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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于半监督双源人脸特征融合的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：CN115690886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211409940.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于半监督双源人脸特征融合的人脸识别方法是由万建武;霍冠英;李庆武;王连涛;闵超波设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督双源人脸特征融合的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半监督双源人脸特征融合的人脸识别方法，针对真实人脸识别应用中存在的半监督、多视图以及代价敏感学习问题，其包括：获取预设双视图下的多个人脸图像数据；将人脸图像数据输入训练好的半监督代价敏感典型相关分析模型；利用半监督代价敏感典型相关分析模型中的代价敏感特征提取矩阵进行双源特征融合，得到人脸图像数据的特征表示；根据人脸图像数据的特征表示，利用分类模型进行分类，得到人脸识别结果。本发明能够在仅使用少量监督的双源人脸图像的条件下，得到准确可靠的人脸识别结果，有效提高了人脸识别模型的分类性能。

本发明授权一种基于半监督双源人脸特征融合的人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督双源人脸特征融合的人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取预设双视图下的多个人脸图像数据； 将人脸图像数据输入训练好的半监督代价敏感典型相关分析模型； 利用半监督代价敏感典型相关分析模型中的代价敏感特征提取矩阵进行双源特征融合，得到人脸图像数据的特征表示； 根据人脸图像数据的特征表示，利用分类模型进行分类，得到人脸识别结果； 半监督代价敏感典型相关分析模型的目标函数表达式如下： ； 其中，v表示人脸视图的数目，，分别表示1视图和2视图的代价敏感特征提取矩阵，F表示半监督代价敏感典型相关分析模型预测的人脸图像类别的标签矩阵，，表示代价敏感的跨视图协方差矩阵，表示视图内的数据协方差矩阵，表示第个人脸图像的重要性，表示半监督代价敏感典型相关分析模型预测的第个人脸图像的类别标签，表示半监督代价敏感典型相关分析模型预测的第j个人脸图像的类别标签，表示视图中第个人脸图像和第j个人脸图像的相似性，表示每一个人脸视图中手工标注的监督人脸图像的样本数，表示第个人脸图像的真实标签信息，为对角矩阵，，表示每一视图中第类人脸图像的样本数，，c表示人脸图像的总类别数，、、分别为平衡参数，上标T表示矩阵转置运算，表示Frobenius范数，，n为每一个视图中人脸图像总数，。

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