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龙图腾网获悉华南理工大学;广州华见智能科技有限公司申请的专利基于无标签面部图像的体质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：CN120411591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510354408.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于无标签面部图像的体质识别方法是由文贵华;李乔楠;文鹏程设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无标签面部图像的体质识别方法在说明书摘要公布了：本发明为充分利用大量的无标签面部数据，以应对在面部数据集构建初期标注进度缓慢和标签匮乏等实际问题，提供了一种基于无标签面部图像的体质识别方法，步骤包括：以无标签面部图像作为源域，面部体质数据作为目标域进行特征提取，得到源域特征和目标域特征；根据源域特征样本的类别中心特征向量，分别确定源域特征样本和目标域特征样本与类别中心特征向量的最优传输匹配流；根据最优传输匹配流确定源域特征样本的分类概率，以及根据分类概率对体质进行识别。

本发明授权基于无标签面部图像的体质识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无标签面部图像的体质识别方法，其特征在于，获取无标签面部图像，结合面部体质数据进行体质识别，识别步骤包括： S1、以无标签面部图像作为源域，面部体质数据作为目标域进行特征提取，得到源域特征和目标域特征； S2、根据源域特征样本的类别中心特征向量，分别确定源域特征样本和目标域特征样本与类别中心特征向量的最优传输匹配流； S3、根据最优传输匹配流确定源域特征样本的分类概率，根据分类概率对体质进行识别；最优传输匹配流确定目标域样本到每个类别中心特征向量的距离越大，分类到该类别中心特征向量所代表的类别的概率越小，最大概率对应的类别就是样本的体质类别，从而完成体质识别； S2中，分别对源域特征和目标域特征进行跨域特征重构，得到源域重构特征和目标域重构特征； 利用源域重构特征对源域特征样本与类别中心特征向量的最优传输匹配流进行一致性约束，以及利用目标域重构特征对目标域特征样本与类别中心特征向量的最优传输匹配流进行一致性约束； 其中，基于层次化最优传输距离，对源域重构特征和目标域重构特征进行约束；约束损失为： 式中，Zs表示源域重构特征，Zt表示目标域重构特征，表示源域重构特征和目标域重构特征的层次化最优传输损失，γ表示最优传输匹配流，Πμs,μt表示源域重构特征的经验分布μs与目标域重构特征的经验分布μt之间的概率耦合集，I表示I维类别单位向量，J表示J维样本单位特征向量，表示两个样本之间的最优传输距离和欧式距离之和，的计算公式为： 式中，α、β分别表示权重参数，M表示投影的个数，θm表示将高维嵌入映射到1d的第m个投影头，是θm的转置，分别是两个样本提取特征后的特征图； S3中，以层次化最优传输损失与一致性损失之和作为体质识别方法的目标函数，表达式为： 式中，λ1、λ2、λ3分别表示各部分损失的权重系数，KLPs||γs表示源域重构特征分类概率与源域特征最优传输匹配流的一致性约束损失，KLPt||γt表示目标域重构特征分类概率与目标域特征最优传输匹配流的一致性约束损失。

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