1.一种人脸识别模型训练的方法，包括：从训练集中获取第一数量的样本图片，并获取所述第一数量的底库图片，其中所述第一数量的底库图片与所述第一数量的样本图片中所包含的目标对象不完全相同；

将所述样本图片的样本图像特征与所述底库图片的底库图像特征进行匹配计算，并根据匹配计算结果对所述第一识别模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述样本图片的样本图像特征与所述底库图片的底库图像特征进行匹配计算，并根据匹配计算结果对所述第一识别模型进行训练，包括：根据所述第一数量的底库图像特征更新损失函数的权重；

基于更新后的损失函数，利用所述样本图片的样本图像特征训练所述第一识别模型，更新所述第一识别模型的模型参数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，从训练集中获取第一数量的样本图片，并获取所述第一数量的底库图片，其中所述第一数量的底库图片与所述第一数量的样本图片中所包含的目标对象不完全相同，包括：从训练集中获取第一数量的样本图片，以及与每一所述样本图片中所包含的目标对象的底库图片；

从底库特征库中取出所述第一数量的底库图片的底库图像特征；

利用所述每一所述样本图片中所包含的目标对象的底库图片，更新所述底库特征库。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，利用所述每一所述样本图片中所包含的目标对象的底库图片，更新所述底库特征库，包括：通过第二识别模型提取每一所述样本图片中所包含的目标对象的底库图片的底库图像特征，并将每一所述样本图片中所包含的目标对象的底库图片的底库图像特征添加到所述底库特征库；

其中，所述第二识别模型与所述第一识别模型的结构一致。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，将所述样本图片的样本图像特征与所述底库图片的底库图像特征进行匹配计算，并根据匹配计算结果对所述第一识别模型进行训练之后，还包括：

根据所述第一识别模型的更新后的模型参数和预设动量值，更新所述第二识别模型的模型参数。

6.根据权利要求4所述的方法，对第一识别模型进行训练之前，还包括：从所述训练集中获取预设数量的底库图片；

利用所述第二识别模型提取所述预设数量的底库图片的底库图像特征；

将所述预设数量的底库图片的底库图像特征添加到所述底库特征库。

7.根据权利要求3所述的方法，其中，从底库特征库中取出所述第一数量的底库图片的底库图像特征，包括：

按照先进先出的原则，从底库特征库中取出所述第一数量的底库图像特征。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述底库特征库采用队列的数据结构实现，或者所述底库特征库采用堆栈的数据结构实现。

9.根据权利要求1或2所述的方法，其中，对第一识别模型进行训练之前，还包括：获取所述训练集，所述训练集包括多张底库图片，以及每张底库图片中所包含的目标对象的样本图片。

10.根据权利要求1或2所述的方法，对第一识别模型进行训练，直至所述第一识别模型满足收敛条件之后，还包括：

通过所述第一识别模型提取所有底库图片的底库图像特征；

根据所述所有底库图片的底库图像特征，创建底库图像特征库，所述底库图像特征库包括底库图像特征及其对应的底库图片信息，所述底库图像特征库用于进行人脸识别。

11.一种人脸识别的方法，包括：获取待识别的人脸图片；

利用人脸识别模型提取所述人脸图片的图像特征，其中所述人脸识别模型是通过如权利要求1‑10中任一项所述的方法训练得到的；

将所述人脸图片的图像特征与底库图像特征库中的底库图像特征进行匹配，确定与所述人脸图片对应的底库图片信息。

12.根据权利要求9所述的方法，还包括：通过所述人脸识别模型提取所有底库图片的底库图像特征；

根据所述所有底库图片的底库图像特征，创建所述底库图像特征库，所述底库图像特征库包括底库图像特征及其对应的底库图片信息。

13.一种人脸识别模型训练的装置，包括：训练数据管理模块，用于从训练集中获取第一数量的样本图片，并获取所述第一数量的底库图片，其中所述第一数量的底库图片与所述第一数量的样本图片中所包含的目标对象不完全相同；

训练模块，用于将所述样本图片的样本图像特征与所述底库图片的底库图像特征进行匹配计算，并根据匹配计算结果对所述第一识别模型进行训练。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述训练模块还用于：根据所述第一数量的底库图像特征更新损失函数的权重；

基于更新后的损失函数，利用所述样本图片的样本图像特征训练所述第一识别模型，更新所述第一识别模型的模型参数。

15.根据权利要求13或14所述的装置，其中，所述训练数据管理模块还用于：从训练集中获取第一数量的样本图片，以及与每一所述样本图片中所包含的目标对象的底库图片；

从底库特征库中取出所述第一数量的底库图片的底库图像特征；

利用所述每一所述样本图片中所包含的目标对象的底库图片，更新所述底库特征库。

16.根据权利要求15所述的装置，其中，所述训练数据管理模块还用于：通过第二识别模型提取每一所述样本图片中所包含的目标对象的底库图片的底库图像特征，并将每一所述样本图片中所包含的目标对象的底库图片的底库图像特征添加到所述底库特征库；

其中，所述第二识别模型与所述第一识别模型的结构一致。

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述训练数据管理模块还用于：根据所述第一识别模型的更新后的模型参数和预设动量值，更新所述第二识别模型的模型参数。

18.根据权利要求16所述的装置，所述训练数据管理模块还用于：从所述训练集中获取预设数量的底库图片；

利用所述第二识别模型提取所述预设数量的底库图片的底库图像特征；

将所述预设数量的底库图片的底库图像特征添加到所述底库特征库。

19.根据权利要求15所述的装置，其中，所述训练数据管理模块还用于：按照先进先出的原则，从底库特征库中取出所述第一数量的底库图像特征。

20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述底库特征库采用队列的数据结构实现，或者所述底库特征库采用堆栈的数据结构实现。

21.根据权利要求13或14所述的装置，其中，所述训练数据管理模块还用于：获取所述训练集，所述训练集包括多张底库图片，以及每张底库图片中所包含的目标对象的样本图片。

22.根据权利要求13或14所述的装置，还包括：底库图像特征库创建模块，用于：通过所述第一识别模型提取所有底库图片的底库图像特征；

根据所述所有底库图片的底库图像特征，创建底库图像特征库，所述底库图像特征库包括底库图像特征及其对应的底库图片信息，所述底库图像特征库用于进行人脸识别。

23.一种人脸识别的装置，包括：待识别图片获取模块，用于获取待识别的人脸图片；

特征提取模块，用于利用人脸识别模型提取所述人脸图片的图像特征，其中所述人脸识别模型是通过如权利要求1‑10中任一项所述的方法训练得到的；

识别模块，用于将所述人脸图片的图像特征与底库图像特征库中的底库图像特征进行匹配，确定与所述人脸图片对应的底库图片信息。

24.根据权利要求23所述的装置，还包括：底库图像特征库创建模块，用于：通过所述人脸识别模型提取所有底库图片的底库图像特征；

根据所述所有底库图片的底库图像特征，创建所述底库图像特征库，所述底库图像特征库包括底库图像特征及其对应的底库图片信息。

25.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1‑12中任一项所述的方法。

26.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1‑12中任一项所述的方法。