身份识别及其模型训练方法及装置

本申请公开了一种身份识别及其模型训练方法及装置，模型训练方法包括：对私有数据集进行采样，得到训练数据；通过通用模型以及本地模型对训练数据进行特征提取，得到属于通用模型的通用特征以及属于本地模型的本地特征；根据通用特征、本地特征以及预设个性化区分损失函数，训练本地模型，预设个性化区分损失函数用于优化本地模型，使本地模型能区分私有数据集中的本地特征；在私有数据集采样结束的情况下，生成预先训练的识别模型。因此，采用本申请实施例，可以降低模型的耗时，同时提升模型的本地化识别性能。