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龙图腾网获悉香港中文大学(深圳)申请的专利基于噪声标签的多模态识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品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：CN120726421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511134305.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于噪声标签的多模态识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由张雪毅;蔡思祺;李海洲;胡浩琪;廖元设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于噪声标签的多模态识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于噪声标签的多模态识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品。方法包括：获取视觉语言模型的噪声样本数据集，噪声样本数据集中包括多个图像样本以及多个图像样本分别对应的样本标签；根据样本标签的语义信任边界，将样本标签划分为信任标签和非信任标签；根据信任标签的图像样本和非信任标签的图像样本，分别对视觉语言模型进行提示学习，以优化视觉语言模型；使用优化后的视觉语言模型，对下游任务中的待识别图像进行识别，确定待识别图像的类别。采用本方法能够提高识别准确率。

本发明授权基于噪声标签的多模态识别方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声标签的多模态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取视觉语言模型的噪声样本数据集，所述噪声样本数据集中包括多个图像样本以及所述多个图像样本分别对应的样本标签； 使用所述视觉语言模型对所述样本标签的样本图像进行零样本预测，得到零样本预测结果； 根据所述零样本预测结果，确定所述样本标签的语义信任边界； 根据所述样本标签的语义信任边界，将所述样本标签划分为信任标签和非信任标签； 根据所述信任标签的图像样本和所述非信任标签的图像样本，分别对所述视觉语言模型进行提示学习，以优化所述视觉语言模型； 使用优化后的视觉语言模型，对下游任务中的待识别图像进行识别，确定所述待识别图像的类别； 其中，所述视觉语言模型为通过预训练在共享嵌入空间内对齐图像和文本表示的模型；所述提示学习用于通过信任标签的梯度和非信任标签的梯度对所述视觉语言模型中的上下文向量进行调整；所述非信任标签的梯度是根据所述信任标签的梯度进行投影优化后生成的；所述上下文向量用于生成所述下游任务中每个类别的文本提示，以将所述文本提示映射到所述文本表示上； 所述优化所述视觉语言模型，包括： 确定所述信任标签的平均梯度； 根据所述信任标签的平均梯度，确定所述非信任标签的梯度对应的余弦相似度； 根据所述非信任标签的梯度对应的余弦相似度，优化所述非信任标签的梯度； 使用所述非信任标签的优化后的梯度和所述信任标签的梯度，优化所述视觉语言模型。

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香港中文大学(深圳)，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001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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