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龙图腾网获悉西安电子科技大学;广西产研院人工智能与大数据应用研究所有限公司申请的专利基于模态对抗扰动的半监督异质人脸识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116978092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310778466.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于模态对抗扰动的半监督异质人脸识别方法是由彭春蕾;杨炜钊;刘德成;胡瑞敏;叶波;苏鸿;张云;万锦辉设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模态对抗扰动的半监督异质人脸识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模态对抗扰动的半监督异质人脸识别方法，包括：获取包括有标签数据和无标签数据的异质人脸数据集；构建包括多协作人脸表示模块和人脸模态对抗扰动模块的半监督学习异质人脸识别模型；其中，多协作人脸表示模块利用网络中不同深度的多样和模态不变判别知识的相关交互提取更强的模态不变判别特征；人脸模态对抗扰动模块用于生成模态扰动图像，将数据映射到模态不可知子空间，以缓解数据模态差异；基于异质人脸数据集对半监督学习异质人脸识别模型进行训练，以便于利用训练好的模型实现异质人脸识别。该方法仅使用较少的标记数据，即可达到很好的识别正确率，降低了对标记数据的需求和算法复杂度，具有更好的识别性能。

本发明授权基于模态对抗扰动的半监督异质人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模态对抗扰动的半监督异质人脸识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取包括有标签数据和无标签数据的异质人脸数据集； 步骤2：构建包括多协作人脸表示模块和人脸模态对抗扰动模块的半监督学习异质人脸识别模型； 其中，所述多协作人脸表示模块利用网络中不同深度的多样和模态不变判别知识的相关交互提取更强的模态不变判别特征； 所述人脸模态对抗扰动模块用于生成模态扰动图像，将数据映射到模态不可知子空间，以缓解数据模态差异； 其中，所述多协作人脸表示模块包括若干块，每个块中均包含一个特征提取层；且除最后一个块之外，其余块中的特征提取层后面还接入了一个瓶颈层；所述瓶颈层包括非线性映射层和线性层，具体包括3层卷积层和2层线性层；其中，所述特征提取层构成整个模型的骨干网络用以对输入数据进行不同深度的特征提取；所述瓶颈层用于在模型训练阶段学习不同深度的特征表示； 所述人脸模态对抗扰动模块包括模态不可知扰动生成器、人脸模态分类器以及跨模态人脸标签分类器；其中，所述模态不可知扰动生成器用于对输入数据生成对抗性扰动，得到模态扰动图像；所述人脸模态分类器用于在模型训练阶段学习区分不同模态；所述跨模态人脸标签分类器用于基于原始图像和所述模态扰动图像进行人脸分类识别； 步骤3：基于所述异质人脸数据集对所述半监督学习异质人脸识别模型进行训练，以便于利用训练好的模型实现异质人脸识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学;广西产研院人工智能与大数据应用研究所有限公司，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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