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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利异质人脸识别模型的训练方法、识别方法、装置及设备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：CN116682154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310399938.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权异质人脸识别模型的训练方法、识别方法、装置及设备是由孟星华;刘艳;杨耀;杨思琪;殷绪成设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本异质人脸识别模型的训练方法、识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种异质人脸识别模型的训练方法、识别方法、装置及设备，涉及图像处理领域，通过将样本集中各类目标对象的至少两种模态人脸图像输入到预训练的识别模型中，输出至少两种模态人脸图像对应的特征向量；根据特征向量确定第一原型向量并初始化分类器参数，获得初始异质人脸识别模型；迭代执行如下步骤，直至获得最终识别模型：将预设数量的跨模态困难样本对输入到上一迭代获得的特征提取器中，输出每个跨模态困难样本对的两个特征向量；根据任一特征向量和第一原型向量确定第二原型向量；根据另一特征向量和第二原型向量构建模型损失函数；调整上一迭代获得模型参数；即在模型训练时，在原型中添加了跨模态信息，提高模型精度。

本发明授权异质人脸识别模型的训练方法、识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种异质人脸识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预训练的异质人脸识别模型，所述预训练的异质人脸识别模型包括特征提取器和分类器； 确定第一人脸图像样本集中各类目标对象对应的至少两种模态人脸图像，并将所述至少两种模态人脸图像输入到预训练的异质人脸识别模型的特征提取器中，输出所述至少两种模态人脸图像对应的人脸特征向量； 根据所述至少两种模态人脸图像对应的人脸特征向量确定目标对象的第一原型向量，并根据所述第一原型向量初始化分类器参数，所述特征提取器和初始化后的分类器构成初始异质人脸识别模型； 针对所述初始异质人脸识别模型，迭代执行如下步骤，直至满足预设条件，并确定当前异质人脸识别模型为最终异质人脸识别模型： 将预设数量的跨模态困难样本对，输入到上一迭代获得的异质人脸识别模型的特征提取器中，输出每个跨模态困难样本对的第一人脸特征向量和第二人脸特征向量，其中，所述跨模态困难样本对是指第一人脸图像样本集中，针对同一目标对象相似度最小的两种模态人脸图像； 根据每个跨模态困难样本对的第一人脸特征向量和第二人脸特征向量中的任一人脸特征向量和第一原型向量确定第二原型向量； 根据每个跨模态困难样本对的第一人脸特征向量和第二人脸特征向量中的另一人脸特征向量和所述第二原型向量构建模型损失函数； 基于所述模型损失函数调整上一迭代获得的异质人脸识别模型的特征提取器参数和分类器参数，获得当前异质人脸识别模型。

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