1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：

获取二元组数据集和人脸图片数据集；

根据所述人脸图片数据集获取孪生改造网络模型；

使用所述二元组数据集和所述人脸图片数据集对所述孪生改造网络模型进行交替训练，获得属性分析网络模型，所述属性分析网络模型用于对图像进行属性预测；

其中，所述二元组数据集包括：多个第一图像和多个第二图像，所述第一图像和所述第二图像均包括相同人脸的不同属性或者不同人脸的相同属性，所述人脸图片数据集包括：人脸图像和所述人脸图像对应的属性标签；所述使用所述二元组数据集和所述人脸图片数据集对所述孪生改造网络模型进行交替训练，包括：使用所述孪生改造网络模型对所述人脸图像进行属性预测，获得属性预测值，并计算所述属性预测值与所述人脸图像对应的属性标签之间的属性分类损失值；使用所述孪生改造网络模型预测所述第一图像的多个属性值和所述第二图像的多个属性值，并计算所述第一图像的多个属性值和所述第二图像的多个属性值之间的一致性损失值；根据所述属性分类损失值和所述一致性损失值对所述孪生改造网络模型进行交替训练，以使训练后的所述属性分析网络学习到所述二元组数据集中不同人脸的相同属性特征，以及所述二元组数据集中的相同人脸的不同属性特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取二元组数据集和人脸图片数据集，包括：获取所述人脸图片数据集，并从所述人脸图片数据集中筛选出所述第一图像、所述第一图像对应的属性标签、所述第二图像和所述第二图像对应的属性标签，然后将所述第一图像、所述第一图像对应的属性标签、所述第二图像和所述第二图像对应的属性标签加入所述二元组数据集；

和/或

获取监控视频，对所述监控视频进行人脸检测和人脸区域截图，获得所述第一图像和所述第二图像，并将所述第一图像和所述第二图像加入所述二元组数据集，然后将所述第一图像、所述第一图像对应的属性标签、所述第二图像和所述第二图像对应的属性标签加入所述人脸图片数据集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图片数据集获取孪生改造网络模型，包括：获取神经网络，并使用所述人脸图片数据集对所述神经网络进行预训练，获得训练后的神经网络模型；

对所述训练后的神经网络模型进行孪生改造，获得所述孪生改造网络模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人脸图片数据集包括：多个人脸图像和多个属性标签；所述使用所述人脸图片数据集对所述神经网络进行预训练，包括：获得所述多个人脸图像和所述多个属性标签，所述属性标签是对所述人脸图像进行属性标注获得的；

以所述多个人脸图像为训练数据，以所述多个属性标签为训练标签，对神经网络进行预训练。

5.一种人脸属性分析方法，其特征在于，包括：

获取待分析图像；

使用人脸检测器对所述待分析图像进行人脸检测，获得人脸区域图像；

使用如权利要求1‑4任一所述的模型训练方法训练获得的属性分析网络模型，对所述人脸区域图像进行属性预测，获得所述待分析图像对应的人脸属性值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述属性分析网络模型包括：特征提取网络和属性预测分支；所述对所述人脸区域图像进行属性预测，包括：使用所述特征提取网络对所述人脸区域图像进行特征提取，获得属性特征；

使用所述属性预测分支分别对所述属性特征进行属性预测。

7.一种模型训练装置，其特征在于，包括：

训练数据获取模块，用于获取二元组数据集和人脸图片数据集；

网络模型获取模块，用于根据所述人脸图片数据集获取孪生改造网络模型；

网络模型训练模块，用于使用所述二元组数据集和所述人脸图片数据集对所述孪生改造网络模型进行交替训练，获得属性分析网络模型，所述属性分析网络模型用于对图像进行属性预测；

其中，所述二元组数据集包括：多个第一图像和多个第二图像，所述第一图像和所述第二图像均包括相同人脸的不同属性或者不同人脸的相同属性，所述人脸图片数据集包括：人脸图像和所述人脸图像对应的属性标签；所述使用所述二元组数据集和所述人脸图片数据集对所述孪生改造网络模型进行交替训练，包括：使用所述孪生改造网络模型对所述人脸图像进行属性预测，获得属性预测值，并计算所述属性预测值与所述人脸图像对应的属性标签之间的属性分类损失值；使用所述孪生改造网络模型预测所述第一图像的多个属性值和所述第二图像的多个属性值，并计算所述第一图像的多个属性值和所述第二图像的多个属性值之间的一致性损失值；根据所述属性分类损失值和所述一致性损失值对所述孪生改造网络模型进行交替训练，以使训练后的所述属性分析网络学习到所述二元组数据集中不同人脸的相同属性特征，以及所述二元组数据集中的相同人脸的不同属性特征。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至6任一所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至6任一所述的方法。