1.一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行人脸图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射；

基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示；

基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像；

基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像识别任务进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络；

基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络；

基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征；

基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果；

所述初步特征映射包括图像的边缘、纹理、颜色的基本特征信息，所述深层特征表示包括纹理特征、深度空间关系和特征层次聚类，所述自动标注图像包括场景分类标签、对象识别标签和属性识别标签，所述调整后的神经网络包括调整后的权重矩阵、激活函数选择和学习速率调整，所述优化参数网络包括调整的学习率、权重初始化策略和激活函数类型，所述注意力加权图像特征包括突出特征区域、细化空间关系和增强特征对比度，所述多模态数据融合结果包括图像‑文本关联图、模态间相似度评分和综合特征映射。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射的步骤具体为：基于人脸图像数据，采用直方图均衡化和高斯滤波进行人脸图像预处理，改善人脸图像质量并降低噪声，生成预处理后的人脸图像；

基于所述预处理后的人脸图像，应用VGGNet模型的卷积层和ReLU激活函数进行特征提取，生成初级特征图；

基于所述初级特征图，采用最大池化算法降低特征维度，通过特征选择技术保留关键信息，生成池化后的特征图；

基于所述池化后的特征图进行特征提取，采用特征融合技术进行数据整合，并利用激活函数进行非线性映射，生成初步特征映射。

3.根据权利要求2所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示的步骤具体为：基于所述初步特征映射，采用堆叠自编码器，进行深度非线性特征学习，生成自编码特征；

基于所述自编码特征，采用批量归一化算法进行特征标准化，并应用Dropout技术预防过拟合，生成优化自编码特征；

基于所述优化自编码特征，采用反卷积神经网络算法，进行特征重构，并利用解码技术复原关键信息，生成重构特征图；

基于所述重构特征图，进行特征提取，通过附加网络层提炼特征，生成深层特征表示。

4.根据权利要求3所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像的步骤具体为：基于所述深层特征表示，运用K‑均值聚类算法，对特征进行分组，生成特征聚类结果；

基于所述特征聚类结果，应用标签传播算法，对未标注的样本进行自动标注，生成初步自动标注结果；

基于所述初步自动标注结果，采用统计分析算法进行一致性检验，并应用机器学习校正方法，生成检验后的标注结果；

基于所述检验后的标注结果，采用图像渲染算法进行视觉呈现，通过图像处理技术进行细节增强和优化，并执行自动化布局调整，生成自动标注图像。

5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络的步骤具体为：基于所述自动标注图像，采用决策树算法进行任务分析，并应用模式识别技术定位需求，生成任务需求分析报告；

基于所述任务需求分析报告，运用梯度下降算法，对神经网络参数进行优化调整，生成初步优化的神经网络；

基于所述初步优化的神经网络，采用自适应学习率调整算法，通过学习率调整和正则化策略，调试神经网络性能，生成微调后的神经网络；

基于所述微调后的神经网络，综合利用性能测试和错误分析方法，进行网络调整和验证，生成调整后的神经网络。

6.根据权利要求5所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络的步骤具体为：基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法的编码器，对神经网络参数进行编码、创建，并设置算法参数，生成初始种群；

基于所述初始种群，运用适应度函数对每个个体进行性能评估，计算性能得分并进行个体选择，生成适应度评分；

基于所述适应度评分，执行遗传操作，通过个体间的基因交叉和随机基因突变，生成更新参数；

基于所述更新参数，重复进行性能评估和遗传操作，并进行包括交叉和变异的遗传操作迭代优化参数，生成优化参数网络。

7.根据权利要求6所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征的步骤具体为：基于所述优化参数网络，采用Transformer网络中的自注意力机制算法，进行深度特征分析，并结合卷积操作对特征进行映射和处理，生成初步注意力特征；

基于所述初步注意力特征，运用统计学中的加权平均算法和信息论中的加权和策略，对特征进行加权处理，生成加权特征表示；

基于所述加权特征表示，采用数据融合技术，通过特征向量的线性叠加和多模态融合策略，将多个特征结合，生成聚合特征；

基于所述聚合特征，应用基于深度学习的注意力加权机制，对聚合特征进行加权和优化，生成注意力加权图像特征。

8.根据权利要求7所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，其特征在于，基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果的步骤具体为：基于所述注意力加权图像特征，采用卷积神经网络处理图像特征，执行多模态特征提取，结合自然语言处理技术处理文本数据，生成多模态原始特征；

基于所述多模态原始特征，应用特征对齐技术，通过尺度归一化和格式统一算法，调整特征尺度和格式，生成对齐的多模态特征；

基于所述对齐的多模态特征，采用联合嵌入学习方法，通过深度学习的共享嵌入技术，整合图像和文本特征，构建共享特征空间，生成联合嵌入特征；

基于所述联合嵌入特征，进行多模态融合和优化，采用混合模型融合策略，通过特征级联和加权平均技术，生成多模态数据融合结果。

9.一种基于计算机视觉的人脸图像识别系统，其特征在于，执行权利要求1‑8任一项所述的一种基于计算机视觉的人脸图像识别方法，所述系统包括特征提取模块、特征学习模块、自动标注模块、神经网络调整模块、性能优化模块、关联分析模块、多模态融合模块；

所述特征提取模块基于人脸图像数据，采用卷积神经网络算法，通过使用VGGNet模型，进行人脸图像的特征提取，并进行深度特征分析，生成初步特征映射；

所述特征学习模块基于所述初步特征映射，采用自编码器算法，进行特征学习和非线性特征提取，生成深层特征表示；

所述自动标注模块基于所述深层特征表示，采用半监督学习方法，通过标签传播算法，进行图像自动标注，生成自动标注图像；

所述神经网络调整模块基于所述自动标注图像，采用神经网络微调技术，对目标人脸图像识别任务进行神经网络参数的调整，生成调整后的神经网络；

所述性能优化模块基于所述调整后的神经网络，采用遗传算法，进行算法性能优化，通过循环迭代和选择，生成优化参数网络；

所述关联分析模块基于所述优化参数网络，采用自注意力机制，分析人脸图像中对象间的关联性，生成注意力加权图像特征；

所述多模态融合模块基于所述注意力加权图像特征，采用多模态融合算法，通过联合嵌入学习，整合包括图像、文本的多模态数据，生成多模态数据融合结果。