1.一种基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述方法包括：门禁摄像头获取门前方区域的图像，并将所述图像传输到服务器；

服务器读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像；

若包含人像，则所述服务器利用人像属性算法对所述人像进行前向计算得到所述人像的属性信息；

根据计算得到人像的属性信息，将计算得到的所述属性信息与预置的多个用户属性信息进行匹配，判断当前用户身份特征；

当判定出当前用户身份特征与预先存储的业主身份特征相同，则执行开锁操作。

2.根据权利要求1所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述方法之前还包括步骤：建立业主身份特征与人像的属性信息匹配列表，且每个用户身份特征均与至少一个人像的属性信息相匹配；

将所述业主身份特征与人像的属性信息匹配列表保存至服务器中。

3.根据权利要求2所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述建立业主身份特征与人像的属性信息匹配列表的步骤包括：预先获取业主的人脸特征信息，并为每个业主的人脸特征信息建立唯一特征名称；

将各个业主的唯一特征名称与和其相对应的人像的属性信息建立一一对应关系，根据所述业主身份特征通过所述唯一特征名称与人像的属性信息建立匹配列表。

4.根据权利要求3所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述服务器利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤包括：服务器从模板数据库中读取出常见姿势模板；

服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板；

服务器根据待用姿势模板确定待用姿势的包络框；

服务器利用所述包络框在所述图像中进行匹配，若匹配成功，则确定所述图像中包含人像。

5.根据权利要求4所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板的步骤包括：若所述图像焦平面的地理场景为路面，则所述服务器确定站立姿势和下蹲姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为栏杆，则所述服务器确定站立姿势和依靠姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为椅子，则所述服务器确定站立姿势和坐下姿势为所述待用姿势模板。

6.根据权利要求5所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述人像属性算法是基于多个样本人像图像以及所述多个样本人像图像的多个已知属性信息识别结果按照属性信息的不同类型进行训练得到；所述属性信息包括：年龄、性别、身高。

7.根据权利要求6所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述人像属性算法通过以下方式训练得到：读取样本人像数据，样本人像数据为预先录入，每个样本人像数据中包含样本人像图像以及样本人像图像的各种属性信息；

从样本人像图像中提取人像特征；

根据初始模型中的不同属性信息对应的子模型对每个样本人像图像的人像特征进行前向计算，得到每个样本人像图像的多个属性信息的预测值；

根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗；

将所述多个属性信息的损耗求和，得到所述多个属性信息的总损耗；

对所述初始模型中的不同属性信息对应的子模型的参数进行调整，直到调整后的参数使得所述多个属性信息的总损耗小于或等于预设阈值时，停止调整得到所述人像属性算法。

8.根据权利要求7所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测值和属性信息的值进行计算，得到所述属性信息的损耗：其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号， 表示识别模型计算得到的预测值， 表示属性信息的值，i表示回归维度，j表示回归维度的标，L表示该属性信息对应的损耗。

9.根据权利要求8所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息不为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测向量和属性信息向量进行计算，得到所述属性信息的损耗：其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，x表示属性信息的值，z表示识别模型计算得到的预测值，d表示当前属性信息的识别结果数目，h表示当前属性信息的识别结果的标识，L表示该属性信息对应的损耗。

10.根据权利要求9所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：当服务器检测到图像中不含有人像，且预定时间前后获取到图像中含有的画面相同，则控制门禁摄像头进入待机状态。