1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取多张人脸图像以及人脸识别设备的类型；

根据所述人脸识别设备的类型在所述多张人脸图像中选择所述人脸识别设备对应的第一人脸图像；

向所述人脸识别设备下发所述第一人脸图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述人脸识别设备的类型在所述多张人脸图像中选择所述人脸识别设备对应的第一人脸图像，包括：针对所述多张人脸图像中的每张人脸图像，获取该人脸图像的至少一个特征参数；

根据所述人脸识别设备的类型确定每个特征参数对应的第一预设特征参数；

根据所述至少一个特征参数以及每个特征参数对应的第一预设特征参数，确定该人脸图像关于每个特征的第一质量评分；

根据该人脸图像关于每个特征的第一质量评分确定该人脸图像针对所述人脸识别设备的第二质量评分；

选择所述第二质量评分最高的人脸图像作为所述人脸识别设备对应的第一人脸图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对所述多张人脸图像中的每张人脸图像，获取该人脸图像的至少一个特征参数，包括：针对所述多张人脸图像中的每张人脸图像，提取该人脸图像的特征点；

根据该人脸图像的特征点建立该人脸图像的人脸模型；

获取标准人脸模型；

根据该人脸图像的人脸模型和所述标准人脸模型确定该人脸图像的至少一个特征参数。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个特征参数以及每个特征参数对应的第一预设特征参数，确定该人脸图像关于每个特征的第一质量评分，包括：其中，dij为该人脸图像j关于特征i的第一质量评分，dfij为所述至少一个特征参数中该人脸图像j关于特征i的特征参数，dfi为dfij对应的第一预设特征参数，fi为dfi与dfij的最大允许误差。

5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据该人脸图像关于每个特征的第一质量评分确定该人脸图像针对所述人脸识别设备的第二质量评分，包括：根据所述人脸识别设备对每个特征的要求，确定该人脸图像关于每个特征的第一质量评分对应的权重；

根据所述该人脸图像关于每个特征的第一质量评分以及每个特征的第一质量评分对应的权重，确定该人脸图像针对所述人脸识别设备的第二质量评分。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，向所述人脸识别设备下发所述第一人脸图像之后，还包括：根据所述人脸识别设备的类型以及所述人脸识别设备对应的图像采集设备的应用场景，在所述多张人脸图像中选择所述人脸识别设备对应的第二人脸图像；

向所述人脸识别设备下发所述第二人脸图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述人脸识别设备的类型以及所述人脸识别设备对应的图像采集设备的应用场景，在所述多张人脸图像中选择所述人脸识别设备对应的第二人脸图像，包括：针对所述多张人脸图像中的每张人脸图像，获取该人脸图像的至少一个特征参数；

根据所述人脸识别设备的类型和所述人脸识别设备对应的图像采集设备的应用场景，确定每个特征参数对应的第二预设特征参数；

根据所述至少一个特征参数以及每个特征参数对应的第二预设特征参数，确定该人脸图像关于每个特征的第三质量评分；

根据该人脸图像关于每个特征的第三质量评分，确定该人脸图像针对所述人脸识别设备的第四质量评分；

选择所述第四质量评分最高的人脸图像作为所述人脸识别设备对应的第二人脸图像。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多张人脸图像以及人脸识别设备的类型；

第一选择模块，用于根据人脸识别设备的类型在多张人脸图像中选择人脸识别设备对应的第一人脸图像；

第一下发模块，用于向人脸识别设备下发第一人脸图像。

9.一种图像处理设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器；以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述处理器执行，所述计算机程序包括用于执行如权利要求1-7任一项所述的图像处理方法的指令。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序使得服务器执行权利要求1-7任一项所述的图像处理方法。