学习参与度识别网络模型的建立方法及装置

摘要

本文提供了一种学习参与度识别网络模型的建立方法及装置，方法包括：对获取的多个视频样本进行预处理，得到融合特征；根据所述视频样本的融合特征，构建学习参与度识别网络模型训练用的最小批；依据所述最小批中视频样本对的嵌入向量距离与所述最小批中视频样本对的参与度标签距离一致性有序的原则，构造有序度量损失函数，其中，所述嵌入向量由所述学习参与度识别网络模型根据视频样本的融合特征计算得到；根据所述有序度量损失函数，优化所述学习参与度识别网络模型中的参数。本文能够提高学习参与度识别的准确度。