1.一种指令处理方法，其特征在于，包括：

在处于体感应用的应用环境时，通过体感设备获取包含有用户人脸的动作人脸图像；

将所述动作人脸图像输入用于检测头部姿态角的角度值的检测模型，以得到所述用户的动作头部姿态角的角度值，其中，所述检测模型为通过深度学习算法训练出的检测模型；

确定所述动作头部姿态角的角度值所对应的头部姿态；

确定所述头部姿态所对应的目标指令；

将所述目标指令作为所述体感应用中被控对象的输入指令，以使得所述被控对象执行所述输入指令对应的目标动作；

所述头部姿态配置信息为所述用户在所述动作配置子界面输入的人脸图像集，所述人脸图像集包含N张待关联人脸图像，所述N大于或等于2；所述确定所述头部姿态所对应的目标指令之前，所述方法还包括：接收用户在所述被控对象的动作配置界面输入的头部姿态配置信息，所述动作配置界面包含有预设动作配置子界面集，所述预设动作配置子界面集中的动作配置子界面与所述被控对象的不同动作一一对应，所述头部姿态配置信息为所述用户根据所述动作配置子界面子配置指示信息的指示输入的信息；

将所述人脸图像集输入检测模型，以得到所述人脸图像集中每一张所述待关联人脸图像的待关联头部姿态角的角度值；

对所述人脸图像集中所有所述待关联人脸图像的待关联头部姿态角的角度值取均值；

确定所述均值对应的目标头部姿态；

建立所述目标头部姿态与所述动作配置子界面对应的所述被控对象的动作的对应关系。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述头部姿态配置信息为所述用户在所述动作配置子界面输入的待关联人脸图像；

所述根据所述头部姿态配置信息建立所述用户的头部姿态与所述被控对象的动作之间的对应关系，包括：将所述待关联人脸图像输入所述检测模型以得到所述待关联人脸图像所对应的待关联头部姿态角的角度值；

确定所述待关联头部姿态角的角度值对应的目标头部姿态；

建立所述目标头部姿态与所述动作配置子界面对应的所述被控对象的动作的对应关系。

3.一种指令处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于在处于体感应用的应用环境时，通过体感设备获取包含有用户人脸的动作人脸图像；

输入模块，用于将所述获取模块获取的所述动作人脸图像输入用于检测头部姿态角的角度值的检测模型模块，其中，所述检测模型模块为通过深度学习算法训练出的检测模型；

所述检测模型模块，用于根据所述输入模块输入的所述动作人脸图像得到所述用户的动作头部姿态角的角度值；

确定模块，用于确定所述检测模型模块确定的所述动作头部姿态角的角度值对应的头部姿态，确定所述头部姿态所对应的目标指令，将所述目标指令作为所述体感应用中被控对象的输入指令，以使得所述被控对象执行所述输入指令对应的目标动作；

所述头部姿态配置信息为所述用户在所述动作配置子界面输入的人脸图像集，所述人脸图像集包含N张待关联人脸图像，所述N大于或等于2，所述指令处理装置还用于：将所述人脸图像集输入检测模型，以得到所述人脸图像集中每一张所述待关联人脸图像的待关联头部姿态角的角度值；

对所述人脸图像集中所有所述待关联人脸图像的待关联头部姿态角的角度值取均值；

确定所述均值对应的目标头部姿态；

建立所述目标头部姿态与所述动作配置子界面对应的所述被控对象的动作的对应关系。

4.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至

2任一项方法所实现的步骤。

5.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至2任一项方法所实现的步骤。