1.一種基于多輸出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性別識別方法，適于在計算設(shè)備中執(zhí)行，所述方法包括：
從圖像數(shù)據(jù)庫中獲取人臉圖像數(shù)據(jù)，所述人臉圖像數(shù)據(jù)包括人臉圖像和人臉性別，所述人臉圖像保持水平正面且滿足預(yù)設(shè)尺寸，所述人臉性別包括男性和女性中任一種；
根據(jù)所述人臉圖像數(shù)據(jù)，對第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次相連的第一卷積層、第一下采樣層、第二卷積層、第二下采樣層、第一全連接層和第二全連接層；
在訓(xùn)練好的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中添加第三全連接層和第四全連接層以生成第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中所述第三全連接層與訓(xùn)練好的第一全連接層相同并與第二下采樣層相連，所述第四全連接層與訓(xùn)練好的第二連接層相同并與第三全連接層相連；
根據(jù)所述人臉圖像數(shù)據(jù)，對第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練；
將待識別人臉圖像輸入到訓(xùn)練好的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行性別識別，得到第二全連接層輸出的第一性別輸出和第四連接層輸出的第二性別輸出；
根據(jù)所述第一性別輸出和所述第二性別輸出判斷待識別人臉圖像的性別。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，所述根據(jù)所述人臉圖像數(shù)據(jù)，對第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練包括：
將所述人臉圖像作為第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第一卷積層的輸入、所述人臉性別作為第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第二卷積層的輸出，對第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，所述根據(jù)所述人臉圖像數(shù)據(jù)，對第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練包括：
對所述人臉性別進行分類，得到第一性別類型和第二性別類型，所述第一性別類型包括男性和非男性中任一種，所述第二性別類型包括女性和非女性中任一種；
將所述人臉圖像作為第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第一卷積層的輸入、所述第一性別類型作為第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第二全連接層的輸出、所述第二性別類型作為第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第四全連接層的輸出，對第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，還包括對待識別圖像進行預(yù)處理以獲取待識別人臉圖像。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，所述對待識別圖像進行預(yù)處理以獲取待識別人臉圖像包括：
對待識別圖像進行人臉檢測，獲取人臉位置信息；
通過所述人臉位置信息，將所述待識別圖像中的人臉裁剪后轉(zhuǎn)換至預(yù)設(shè)尺寸；
根據(jù)人臉關(guān)鍵點信息計算人臉進行平面旋轉(zhuǎn)的變換矩陣；
利用所述變換矩陣將預(yù)設(shè)尺寸下的人臉圖像旋轉(zhuǎn)成水平正面以獲取待識別人臉圖像。
6.如權(quán)利要求3所述的方法，其中所述第一性別輸出包括初始男性概率和非男性概率，所述第二性別輸出包括初始女性概率和非女性概率。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，所述根據(jù)所述第一性別輸出和所述第二性別輸出判斷待識別人臉圖像的性別包括：
將所述初始男性概率與所述非女性概率之和作為男性概率；
將所述初始女性概率和所述非男性概率之和作為女性概率；
若所述男性概率大于女性概率，則判斷待識別人臉圖像的性別為男性；
若所述男性概率小于女性概率，則判斷待識別人臉圖像的性別為女性。
8.一種基于多輸出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性別識別裝置，適于駐留在計算設(shè)備中，所述裝置包括：
獲取模塊，適于從圖像數(shù)據(jù)庫中獲取人臉圖像數(shù)據(jù)，所述人臉圖像數(shù)據(jù)包括人臉圖像和人臉性別，所述人臉圖像保持水平正面且滿足預(yù)設(shè)尺寸，所述人臉性別包括男性和女性中任一種；
第一訓(xùn)練模塊，適于根據(jù)所述人臉圖像數(shù)據(jù)，對第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括依次相連的第一卷積層、第一下采樣層、第二卷積層、第二下采樣層、第一全連接層和第二全連接層；
生成模塊，適于在訓(xùn)練好的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中添加第三全連接層和第四全連接層以生成第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中所述第三全連接層與訓(xùn)練好的第一全連接層相同并與第二下采樣層相連，所述第四全連接層與訓(xùn)練好的第二連接層相同并與第三全連接層相連；
第二訓(xùn)練模塊，適于根據(jù)所述人臉圖像數(shù)據(jù)，對第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練；
識別模塊，適于將待識別人臉圖像輸入到訓(xùn)練好的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行性別識別，得到第二全連接層輸出的第一性別輸出和第四連接層輸出的第二性別輸出；
判斷模塊，適于根據(jù)所述第一性別輸出和所述第二性別輸出判斷待識別人臉圖像的性別。
9.如權(quán)利要求8所述的裝置，所述第一訓(xùn)練模塊進一步適于：
將所述人臉圖像作為第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第一卷積層的輸入、所述人臉性別作為第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中第二卷積層的輸出，對第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。
10.一種計算設(shè)備，包括如權(quán)利要求8或9所述的基于多輸出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性別識別裝置。