1.一种目标匹配方法，其特征在于，包括：

分别提取查询图像序列中每一帧的特征向量和候选图像序列中每一帧的特征向量，其中，所述查询图像序列包含待匹配目标；

分别基于所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列中每一帧的特征向量，确定所述查询图像序列的自表达特征向量和所述候选图像序列的自表达特征向量；

基于所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列的自表达特征向量，确定所述查询图像序列的协同表达特征向量，以及基于所述候选图像序列中每一帧的特征向量和所述查询图像序列的自表达特征向量，确定所述候选图像序列的协同表达特征向量；

基于所述查询图像序列的自表达特征向量、所述查询图像序列的协同表达特征向量、所述候选图像序列的自表达特征向量以及所述候选图像序列的协同表达特征向量，确定所述查询图像序列与所述候选图像序列的相似性特征向量；

基于所述相似性特征向量，确定所述查询图像序列与所述候选图像序列的匹配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在提取查询图像序列中每一帧的特征向量和候选图像序列中每一帧的特征向量之后，所述方法还包括：通过第一子神经网络的第一全连接层对所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列中每一帧的特征向量进行降维处理，得到所述查询图像序列中每一帧的第一降维特征向量和所述候选图像序列中每一帧的第一降维特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，分别基于所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列中每一帧的特征向量，确定所述查询图像序列的自表达特征向量和所述候选图像序列的自表达特征向量包括：将所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述查询图像序列中每一帧的第一降维特征向量输入第二子神经网络中，确定所述查询图像序列的自表达特征向量；

将所述候选图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列中每一帧的第一降维特征向量输入第二子神经网络中，确定所述候选图像序列的自表达特征向量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列的自表达特征向量，确定所述查询图像序列的协同表达特征向量，以及基于所述候选图像序列中每一帧的特征向量和所述查询图像序列的自表达特征向量，确定所述候选图像序列的协同表达特征向量，包括：将所述查询图像序列中每一帧的特征向量、所述查询图像序列中每一帧的第一降维特征向量以及所述候选图像序列的自表达特征向量输入第三子神经网络中，得到所述查询图像序列的协同表达特征向量；

将所述候选图像序列中每一帧的特征向量、所述候选图像序列中每一帧的第一降维特征向量以及所述查询图像序列的自表达特征向量输入第三子神经网络中，得到所述候选图像序列的协同表达特征向量。

5.一种目标匹配装置，其特征在于，包括：

提取模块，用于分别提取查询图像序列中每一帧的特征向量和候选图像序列中每一帧的特征向量，其中，所述查询图像序列包含待匹配目标；

第一确定模块，用于分别基于所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列中每一帧的特征向量，确定所述查询图像序列的自表达特征向量和所述候选图像序列的自表达特征向量；

第二确定模块，用于基于所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列的自表达特征向量，确定所述查询图像序列的协同表达特征向量，以及基于所述候选图像序列中每一帧的特征向量和所述查询图像序列的自表达特征向量，确定所述候选图像序列的协同表达特征向量；

第三确定模块，用于基于所述查询图像序列的自表达特征向量、所述查询图像序列的协同表达特征向量、所述候选图像序列的自表达特征向量以及所述候选图像序列的协同表达特征向量，确定所述查询图像序列与所述候选图像序列的相似性特征向量；

第四确定模块，用于基于所述相似性特征向量，确定所述查询图像序列与所述候选图像序列的匹配结果。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

降维模块，用于通过第一子神经网络的第一全连接层对所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列中每一帧的特征向量进行降维处理，得到所述查询图像序列中每一帧的第一降维特征向量和所述候选图像序列中每一帧的第一降维特征向量。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：

第一确定子模块，用于将所述查询图像序列中每一帧的特征向量和所述查询图像序列中每一帧的第一降维特征向量输入第二子神经网络中，确定所述查询图像序列的自表达特征向量；

第二确定子模块，用于将所述候选图像序列中每一帧的特征向量和所述候选图像序列中每一帧的第一降维特征向量输入第二子神经网络中，确定所述候选图像序列的自表达特征向量。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块包括：

第三确定子模块，用于将所述查询图像序列中每一帧的特征向量、所述查询图像序列中每一帧的第一降维特征向量以及所述候选图像序列的自表达特征向量输入第三子神经网络中，得到所述查询图像序列的协同表达特征向量；

第四确定子模块，用于将所述候选图像序列中每一帧的特征向量、所述候选图像序列中每一帧的第一降维特征向量以及所述查询图像序列的自表达特征向量输入第三子神经网络中，得到所述候选图像序列的协同表达特征向量。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至4中任意一项所述的方法。