1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别图像，所述待识别图像包含一个以上的人脸图像；

将所述待识别图像包含的各个人脸图像截取出来；

将截取到的各个人脸图像分别输入预先构建的图像质量检测模型，得到每个所述人脸图像的图像质量分值，所述图像质量检测模型是由预先标注图像质量分值的多个样本人脸图像作为训练集训练得到的神经网络模型；

将所述各个人脸图像中图像质量分值小于预设阈值的人脸图像滤除，剩余的人脸图像作为待识别的目标人脸图像；

将所述目标人脸图像输入预先构建的人脸属性检测模型，得到所述目标人脸图像的人脸属性特征，所述人脸属性检测模型是由人脸属性特征已知的多个样本人脸图像作为训练集训练得到的神经网络模型；

提取所述目标人脸图像的人脸特征；

将所述目标人脸图像的人脸特征和人脸属性特征进行融合，得到所述目标人脸图像的多维度特征；

将所述目标人脸图像的多维度特征分别和预设图像数据库中各个已知身份的人脸图像的多维度特征进行匹配，得到所述目标人脸图像的人脸识别结果；

其中，所述人脸属性检测模型包括人脸性别检测模型、人脸年龄检测模型和人脸种族检测模型，所述将所述目标人脸图像输入预先构建的人脸属性检测模型，得到所述目标人脸图像的人脸属性特征包括：将所述目标人脸图像输入所述人脸性别检测模型、所述人脸年龄检测模型和所述人脸种族检测模型，分别得到所述目标人脸图像的人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征；

将所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征进行融合，得到所述目标人脸图像的人脸属性特征；

所述将所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征进行融合包括：对所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征执行L1归一化操作；

将归一化后的所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征进行融合；

所述将归一化后的所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征进行融合包括：将归一化后的所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征输入预先构建的属性特征选取模型，并通过所述属性特征选取模型的输出结果确定目标特征融合方式；

按照所述目标特征融合方式从归一化后的所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征中选取目标属性特征并进行融合；

其中，所述属性特征选取模型通过以下步骤构建：

获取多张已知人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征的已知身份的模型样本人脸图像；

将所述模型样本人脸图像的人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征按照遍历的方式构建多种特征融合方式，每种特征融合方式包含人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征中一种以上的人脸属性特征；

分别将每种所述特征融合方式包含的人脸属性特征和所述模型样本人脸图像的人脸特征融合后进行人脸识别，统计每种所述特征融合方式对应的识别准确率；

将所述模型样本人脸图像的人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征与识别准确率最高的所述特征融合方式进行关联；

以人脸属性特征已关联特征融合方式的所述模型样本人脸图像作为训练集，训练得到所述属性特征选取模型。

2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，在提取所述目标人脸图像的人脸特征之后，将所述目标人脸图像的人脸特征和人脸属性特征进行融合之前，还包括：根据所述目标属性特征对所述目标人脸图像的人脸特征进行调整。

3.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述目标属性特征对所述目标人脸图像的人脸特征进行调整包括：确定与所述目标属性特征关联的人脸特征区域；

提高所述目标人脸图像中所述人脸特征区域内的人脸特征所占的比重。

4.如权利要求1至3中任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述将所述待识别图像包含的各个人脸图像截取出来包括：采用人脸检测算法对所述待识别图像进行人脸检测；

根据所述人脸检测的结果确定所述待识别图像包含的各个人脸图像的位置坐标；

将所述位置坐标所在区域的图像从所述待识别图像中截取出来，得到所述各个人脸图像。

5.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取待识别图像，所述待识别图像包含一个以上的人脸图像；

人脸截取模块，用于将所述待识别图像包含的各个人脸图像截取出来；

图像质量检测模块，用于将截取到的各个人脸图像分别输入预先构建的图像质量检测模型，得到每个所述人脸图像的图像质量分值，所述图像质量检测模型是由预先标注图像质量分值的多个样本人脸图像作为训练集训练得到的神经网络模型；

人脸滤除模块，用于将所述各个人脸图像中图像质量分值小于预设阈值的人脸图像滤除，剩余的人脸图像作为待识别的目标人脸图像；

人脸属性检测模块，用于将所述目标人脸图像输入预先构建的人脸属性检测模型，得到所述目标人脸图像的人脸属性特征，所述人脸属性检测模型是由人脸属性特征已知的多个样本人脸图像作为训练集训练得到的神经网络模型；

人脸特征提取模块，用于提取所述目标人脸图像的人脸特征；

特征融合模块，用于将所述目标人脸图像的人脸特征和人脸属性特征进行融合，得到所述目标人脸图像的多维度特征；

人脸匹配模块，用于将所述目标人脸图像的多维度特征分别和预设图像数据库中各个已知身份的人脸图像的多维度特征进行匹配，得到所述目标人脸图像的人脸识别结果；

其中，所述人脸属性检测模型包括人脸性别检测模型、人脸年龄检测模型和人脸种族检测模型，所述人脸属性检测模块包括：人脸图像输入单元，用于将所述目标人脸图像输入所述人脸性别检测模型、所述人脸年龄检测模型和所述人脸种族检测模型，分别得到所述目标人脸图像的人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征；

属性特征融合单元，用于将所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征进行融合，得到所述目标人脸图像的人脸属性特征；

所述属性特征融合单元包括：

归一化子单元，用于对所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征执行L1归一化操作；

属性特征融合子单元，用于将归一化后的所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征进行融合；

所述属性特征融合子单元包括：

特征融合方式确定孙单元，用于将归一化后的所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征输入预先构建的属性特征选取模型，并通过所述属性特征选取模型的输出结果确定目标特征融合方式；

目标属性特征选取孙单元，用于按照所述目标特征融合方式从归一化后的所述人脸性别特征、所述人脸年龄特征和所述人脸种族特征中选取目标属性特征并进行融合；

其中，所述属性特征选取模型通过以下步骤构建：

获取多张已知人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征的已知身份的模型样本人脸图像；

将所述模型样本人脸图像的人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征按照遍历的方式构建多种特征融合方式，每种特征融合方式包含人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征中一种以上的人脸属性特征；

分别将每种所述特征融合方式包含的人脸属性特征和所述模型样本人脸图像的人脸特征融合后进行人脸识别，统计每种所述特征融合方式对应的识别准确率；

将所述模型样本人脸图像的人脸性别特征、人脸年龄特征和人脸种族特征与识别准确率最高的所述特征融合方式进行关联；

以人脸属性特征已关联特征融合方式的所述模型样本人脸图像作为训练集，训练得到所述属性特征选取模型。

6.一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4任一项所述的人脸识别方法。

7.一种服务器，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4任一项所述的人脸识别方法。