1.一种人脸图像选择方法，其特征在于，所述方法包括：获取人脸图像组，其中，所述人脸图像组中包含多个人脸图像；

基于所述人脸图像组中每一人脸图像的第一类人脸属性值，确定每一人脸图像的目标等级，其中，所述第一类人脸属性值为第一类人脸属性对应的值，所述第一类人脸属性包含至少一个人脸属性；

构建所述人脸图像组对应的多个备选图像组，其中，所述多个备选图像组涵盖所述人脸图像组中的所有人脸图像，且每一备选图像组包括至少两张人脸图像；

在每一备选图像组构成后，基于该备选图像组中每一人脸图像的目标等级，确定针对该备选图像组的筛选规则，并通过所对应的筛选规则，对该备选图像组中的人脸图像进行筛选，获得待利用人脸图像；

基于所述人脸图像组所对应的所有待利用人脸图像，确定所述人脸图像组所对应的目标人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建所述人脸图像组对应的多个备选图像组的步骤，包括：

从所述人脸图像组中选择第一预设数量的人脸图像，构建第一个备选图像组；

对于任一非第一个备选图像组，确定所述人脸图像组当前未被选择的人脸图像的目标数量，如果所述目标数量大于第二预设数量，从所述人脸图像组当前未被选择的人脸图像中选择第二预设数量的人脸图像，并利用所选择的第二预设数量的人脸图像和从上一个备选图像组筛选得到的待利用人脸图像，构建一个备选图像组；如果所述目标数量不大于第二预设数量，利用所述人脸图像组当前未被选择的所有人脸图像和从上一个备选图像组筛选得到的待利用人脸图像，构建一个备选图像组。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建所述人脸图像组对应的多个备选图像组的步骤，包括：

将所述人脸图像组中的人脸图像不等分为多个备选图像组；

或者，

将所述人脸图像组中的人脸图像等分为多个备选图像组。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸图像组中每一人脸图像的第一类人脸属性值，确定每一人脸图像的目标等级的步骤，包括：按照如下方式，确定所述人脸图像组中每一人脸图像的目标等级：确定当前的人脸图像的第一人脸属性值；所述第一人脸属性值为第一人脸属性对应的值，所述第一人脸属性为所述第一类人脸属性中的一个人脸属性；

判断所述第一人脸属性值是否满足所述第一人脸属性对应的一个预设条件，其中，所述第一人脸属性对应至少一个预设条件，且所述第一人脸属性所对应的一个预设条件为针对第一人脸属性的一个等级设置的属性值范围，一个预设条件与一个等级对应；

当判断结果为是时，将所满足的预设条件对应的等级，确定为当前的人脸图像的目标等级；

当判断结果为否时，从所述第一类人脸属性中选择一个未被利用的人脸属性，将所述第一人脸属性替换为所选择的人脸属性，返回执行确定当前的人脸图像的第一人脸属性值的步骤。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一类人脸属性包括正负脸、清晰度、亮度、遮挡程度、偏转角和俯仰角。

6.根据权利要求1‑5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一类人脸属性中的每一人脸属性均与至少一个等级具有对应性；

所述基于该备选图像组中每一人脸图像的目标等级，确定针对该备选图像组的筛选规则的步骤，包括：

判断该备选图像组中的人脸图像是否满足第一预设筛选条件，其中，所述第一预设筛选条件为：该备选图像组中的人脸图像的目标等级均不相同，且不同时为第二人脸属性对应的等级；所述第二人脸属性为所述第一类人脸属性中的一个人脸属性；

如果满足，将预先设置的第一筛选规则，确定为针对该备选图像组的筛选规则，其中，所述第一筛选规则为筛选目标等级最高的人脸图像的规则。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在判断该备选图像组中的人脸图像不满足第一预设筛选条件的情况下，所述方法还包括：确定该备选图像组中每一人脸图像的第三人脸属性值；其中，所述第三人脸属性值为第三人脸属性对应的值，所述第三人脸属性为除所述第一类人脸属性中的人脸属性之外的人脸属性；

判断该备选图像组中的人脸图像是否满足第二预设筛选条件，其中，所述第二预设筛选条件为：该备选图像组中的人脸图像的目标等级同时为所述第二人脸属性对应的等级、且针对每两个人脸图像的第三人脸属性值之间的差值中的最大差值大于第一预设阈值、以及第三人脸图像的数量小于第二预设阈值；所述第三人脸图像为所述第三人脸属性值小于第三预设阈值的人脸图像；

如果满足，将预先设置的第二筛选规则，确定为针对该备选图像组的筛选规则；其中，所述第二筛选规则为筛选第一综合评分最高的人脸图像的规则；

所述第一综合评分是通过以下步骤计算得到的：针对该备选图像组中每一人脸图像，获得该人脸图像的第二类人脸属性中的每一人脸属性的参考值，其中，所述第二类人脸属性包括第三人脸属性，人脸属性的参考值是基于该人脸属性对应的值确定的；

针对该备选图像组中每一人脸图像，根据预先针对所述第三人脸属性设置的第一权重组合，对该人脸图像每一人脸属性的参考值进行加权计算，获得该人脸图像的第一综合评分。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在判断该备选图像组中的人脸图像不满足第二预设筛选条件的情况下，所述方法还包括：判断该备选图像组中的人脸图像是否满足第三预设筛选条件，其中，所述第三预设筛选条件为：该备选图像组中的人脸图像的目标等级为所述第二人脸属性对应的等级，且每两个目标等级之间的等级差值均大于第四预设阈值；

如果是，将所述第一筛选规则，确定为针对该备选图像组的筛选规则。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在判断该备选图像组中的人脸图像不满足第三预设筛选条件的情况下，所述方法还包括：将预先设置的第三筛选规则，确定为针对该备选图像组的筛选规则；其中，所述第三筛选规则为筛选第二综合评分最高的人脸图像的规则；

所述第二综合评分是通过以下步骤计算得到的：确定该备选图像组中每一人脸图像的第三类人脸属性值；其中，所述第三类人脸属性值为第三类人脸属性对应的值，所述第三类人脸属性为除所述第一类人脸属性以及第二类人脸属性中的人脸属性之外的人脸属性；

根据预设的目标等级与第二权重组合的关系，确定该备选图像组中每一人脸图像的第二权重组合；

针对该备选图像组中的每一人脸图像，根据所确定该人脸图像的第二权重组合和第四类人脸属性值中的每一人脸属性值，获得该人脸图像的第二综合评分，其中，所述第四类人脸属性值为第四类人脸属性对应的值，所述第四类人脸属性包括所述第一类人脸属性、所述第二类人脸属性以及所述第三类人脸属性中的人脸属性。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述针对该备选图像组中的每一人脸图像，根据所确定该人脸图像的第二权重组合和第四类人脸属性值中的每一人脸属性值进行加权计算，获得该人脸图像的第二综合评分的步骤，包括：针对该备选图像组中的每一人脸图像，根据预先设置的第四类人脸属性中的每一人脸属性对应的值与取值之间的映射关系，确定该人脸图像的所述第四类人脸属性中每一人脸属性的取值，其中，每一种人脸属性均对应同一个取值范围；

根据所确定该人脸图像的第二权重组合，对该人脸图像对应的每一人脸属性的取值进行加权计算，获得该人脸图像的第二综合评分。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述第二人脸属性为偏转角；

所述第三人脸属性为瞳距；

所述第二类人脸属性包括瞳距、俯仰角、遮挡程度和偏转角；

所述第三类人脸属性包括是否为阴阳脸、睁闭眼和张闭嘴；

所述第四类人脸属性包括清晰度、亮度、遮挡程度、偏转角、俯仰角、瞳距、是否为阴阳脸、睁闭眼和张闭嘴。

12.一种人脸图像选择装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取人脸图像组，其中，所述人脸图像组中包含多个人脸图像；

第一确定模块，用于基于所述人脸图像组中每一人脸图像的第一类人脸属性值，确定每一人脸图像的目标等级，其中，所述第一类人脸属性值为第一类人脸属性对应的值，所述第一类人脸属性包含至少一个人脸属性；

构建模块，用于构建所述人脸图像组对应的多个备选图像组，其中，所述多个备选图像组涵盖所述人脸图像组中的所有人脸图像，且每一备选图像组包括至少两张人脸图像；

第一获得模块，用于在每一备选图像组构成后，基于该备选图像组中每一人脸图像的目标等级，确定针对该备选图像组的筛选规则，并通过所对应的筛选规则，对该备选图像组中的人脸图像进行筛选，获得待利用人脸图像；

第二确定模块，用于基于所述人脸图像组所对应的所有待利用人脸图像，确定所述人脸图像组所对应的目标人脸图像。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述构建模块，包括：第一构建子模块，用于从所述人脸图像组中选择第一预设数量的人脸图像，构建第一个备选图像组；

第二构建子模块，用于对于任一非第一个备选图像组，确定所述人脸图像组当前未被选择的人脸图像的目标数量，如果所述目标数量大于第二预设数量，从所述人脸图像组当前未被选择的人脸图像中选择第二预设数量的人脸图像，并利用所选择的第二预设数量的人脸图像和从上一个备选图像组筛选得到的待利用人脸图像，构建一个备选图像组；如果所述目标数量不大于第二预设数量，利用所述人脸图像组当前未被选择的所有人脸图像和从上一个备选图像组筛选得到的待利用人脸图像，构建一个备选图像组。

14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述构建模块，具体用于将所述人脸图像组中的人脸图像不等分为多个备选图像组；

或者，

将所述人脸图像组中的人脸图像等分为多个备选图像组。

15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述第一获得模块，用于按照如下方式，确定所述人脸图像组中每一人脸图像的目标等级：确定当前的人脸图像的第一人脸属性值；所述第一人脸属性值为第一人脸属性对应的值，所述第一人脸属性为所述第一类人脸属性中的一个人脸属性；

判断所述第一人脸属性值是否满足所述第一人脸属性对应的一个预设条件，其中，所述第一人脸属性对应至少一个预设条件，且所述第一人脸属性所对应的一个预设条件为针对第一人脸属性的一个等级设置的属性值范围，一个预设条件与一个等级对应；

当判断结果为是时，将所满足的预设条件对应的等级，确定为当前的人脸图像的目标等级；

当判断结果为否时，从所述第一类人脸属性中选择一个未被利用的人脸属性，将所述第一人脸属性替换为所选择的人脸属性，返回执行确定当前的人脸图像的第一人脸属性值的步骤。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述第一类人脸属性包括正负脸、清晰度、亮度、遮挡程度、偏转角和俯仰角。

17.根据权利要求12‑16任一项所述的装置，其特征在于，所述第一类人脸属性中的每一人脸属性均与至少一个等级具有对应性；

所述第一获得模块，包括：

判断子模块，用于判断该备选图像组中的人脸图像是否满足第一预设筛选条件，其中，所述第一预设筛选条件为：该备选图像组中的人脸图像的目标等级均不相同，且不同时为第二人脸属性对应的等级；所述第二人脸属性为所述第一类人脸属性中的一个人脸属性；

第一确定子模块，用于在所述判断子模块的判断结果为满足的情况下，将预先设置的第一筛选规则，确定为针对该备选图像组的筛选规则，其中，所述第一筛选规则为筛选目标等级最高的人脸图像的规则。

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第三确定模块，用于在所述判断子模块的判断结果为不满足的情况下，确定该备选图像组中每一人脸图像的第三人脸属性值；其中，所述第三人脸属性值为第三人脸属性对应的值，所述第三人脸属性为除所述第一类人脸属性中的人脸属性之外的人脸属性；

第一判断模块，用于判断该备选图像组中的人脸图像是否满足第二预设筛选条件，其中，所述第二预设筛选条件为：该备选图像组中的人脸图像的目标等级同时为所述第二人脸属性对应的等级、且针对每两个人脸图像的第三人脸属性值之间的差值中的最大差值大于第一预设阈值、以及第三人脸图像的数量小于第二预设阈值；所述第三人脸图像为所述第三人脸属性值小于第三预设阈值的人脸图像；

第四确定模块，用于在所述第一判断模块的判断结果为满足的情况下，将预先设置的第二筛选规则，确定为针对该备选图像组的筛选规则；其中，所述第二筛选规则为筛选第一综合评分最高的人脸图像的规则；

第二获得模块，用于针对该备选图像组中每一人脸图像，获得该人脸图像的第二类人脸属性中的每一人脸属性的参考值，其中，所述第二类人脸属性包括第三人脸属性，人脸属性的参考值是基于该人脸属性对应的值确定的；

第三获得模块，用于针对该备选图像组中每一人脸图像，根据预先针对所述第三人脸属性设置的第一权重组合，对该人脸图像每一人脸属性的参考值进行加权计算，获得该人脸图像的第一综合评分。

19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第二判断模块，用于在所述第一判断模块的判断结果为不满足的情况下，判断该备选图像组中的人脸图像是否满足第三预设筛选条件，其中，所述第三预设筛选条件为：该备选图像组中的人脸图像的目标等级为所述第二人脸属性对应的等级，且每两个目标等级之间的等级差值均大于第四预设阈值；

第五确定模块，用于在所述第二判断模块的判断结果为是的情况下，将所述第一筛选规则，确定为针对该备选图像组的筛选规则。

20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：第六确定模块，用于在所述第二判断模块的判断结果为不满足的情况下，将预先设置的第三筛选规则，确定为针对该备选图像组的筛选规则；其中，所述第三筛选规则为筛选第二综合评分最高的人脸图像的规则；

第七确定模块，用于确定该备选图像组中每一人脸图像的第三类人脸属性值；其中，所述第三类人脸属性值为第三类人脸属性对应的值，所述第三类人脸属性为除所述第一类人脸属性以及第二类人脸属性中的人脸属性之外的人脸属性；

第八确定模块，用于根据预设的目标等级与第二权重组合的关系，确定该备选图像组中每一人脸图像的第二权重组合；

第四获得模块，用于针对该备选图像组中的每一人脸图像，根据所确定该人脸图像的第二权重组合和第四类人脸属性值中的每一人脸属性值，获得该人脸图像的第二综合评分，其中，所述第四类人脸属性值为第四类人脸属性对应的值，所述第四类人脸属性包括所述第一类人脸属性、所述第二类人脸属性以及所述第三类人脸属性中的人脸属性。

21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述第四获得模块，包括：第二确定子模块，用于针对该备选图像组中的每一人脸图像，根据预先设置的第四类人脸属性中的每一人脸属性对应的值与取值之间的映射关系，确定该人脸图像的所述第四类人脸属性中每一人脸属性的取值，其中，每一种人脸属性均对应同一个取值范围；

获得子模块，根据所确定该人脸图像的第二权重组合，对该人脸图像对应的每一人脸属性的取值进行加权计算，获得该人脸图像的第二综合评分。

22.根据权利要求21所述的装置，其特征在于，所述第二人脸属性为偏转角；

所述第三人脸属性为瞳距；

所述第二类人脸属性包括瞳距、俯仰角、遮挡程度和偏转角；

所述第三类人脸属性包括是否为阴阳脸、睁闭眼和张闭嘴；

所述第四类人脸属性包括清晰度、亮度、遮挡程度、偏转角、俯仰角、瞳距、是否为阴阳脸、睁闭眼和张闭嘴。

23.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器，所述通信接口，所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现权利要求1‑11任一所述的方法步骤。