本申请公开了一种质量评估模型的训练方法、身份识别方法、设备及介质，该质量评估模型的训练方法包括：将样本图像输入至待训练模型的特征提取网络中，得到特征提取网络输出的样本图像特征；将样本图像特征分别输入至待训练模型的质量评估网络和分类网络中，得到质量评估网络输出的质量分数和分类网络输出的分类结果；结合质量分数和分类结果，计算模型训练损失；利用模型训练损失对待训练模型进行模型参数调整，得到训练完成的质量评估模型。可以解决手工设计特征导致输出的图像质量分数与实际情况不贴合且局限高的问题，且该模型训练方式不依赖大量的有标签样本，可以有效缓解模型训练对有标签样本量的依赖性。