1.一種人臉識別方法，應用于人臉識別系統(tǒng)中的后端服務器，所述人臉識別系統(tǒng)還包括多個前端設備，其特征在于，所述方法包括：
接收目標前端設備發(fā)送的目標人臉軌跡中的人臉圖片及所述目標人臉軌跡對應的預測離開時間；
根據所述人臉圖片及所述預測離開時間，生成所述目標人臉軌跡對應的目標人臉圖片序列；
當所述人臉圖片不是所述目標人臉軌跡中的最終人臉圖片時，獲取軌跡時間序列中時間值最小的第一預測離開時間，所述軌跡時間序列中包括目標人臉軌跡在內的各人臉軌跡對應的預測離開時間；
當所述第一預測離開時間與當前時間的時間差值大于第一預設時間閾值時，根據預設策略選擇待處理人臉軌跡，對所述待處理人臉軌跡對應的人臉圖片序列進行人臉識別。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設策略具體為：
當所述時間差值小于或等于第二預設時間閾值時，將所述第一預測離開時間對應的人臉軌跡作為待處理人臉軌跡；
當所述時間差值大于所述第二預設時間閾值時，將識別計數(shù)值最小的人臉軌跡作為待處理人臉軌跡，所述識別計數(shù)值是所述后端服務器對人臉軌跡對應的人臉圖片序列進行人臉識別后記錄的。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述待處理人臉軌跡對應的人臉圖片序列進行人臉識別，具體為：
獲取所述待處理人臉軌跡對應的人臉圖片序列中的當前最佳人臉圖片，并根據所述當前最佳人臉圖片與所述待處理人臉軌跡對應的后續(xù)人臉圖片確定最佳人臉圖片，所述當前最佳人臉圖片是所述后端服務器上一次對所述待處理人臉軌跡進行人臉識別后確定的，所述后續(xù)人臉圖片是所述后端服務器上一次對所述待處理人臉軌跡進行人臉識別后到本次人臉識別開始時接收到的人臉圖片；
若所述最佳人臉圖片為所述當前最佳人臉圖片，則將所述后端服務器上一次對所述待處理人臉軌跡進行人臉識別后獲取的人臉半結構化信息保存到所述待處理人臉軌跡對應的數(shù)據結構中；
若所述最佳人臉圖片不為所述當前最佳人臉圖片，則對所述最佳人臉圖片進行人臉識別，獲取所述最佳人臉圖片對應的人臉半結構化信息，將所述最佳人臉圖片對應的人臉半結構化信息保存到所述數(shù)據結構中。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
當所述人臉圖片是所述目標人臉軌跡的最終人臉圖片，且所述后端服務器當前正在對第一人臉軌跡進行人臉識別時，判斷所述第一人臉軌跡中是否存在最終人臉圖片，其中，所述目標人臉軌跡的序列號與所述第一人臉軌跡的序列號不一致；
若所述第一人臉軌跡中存在最終人臉圖片，則等待所述后端服務器完成對所述第一人臉軌跡的人臉識別后，對所述目標人臉圖片序列進行人臉識別；
若所述第一人臉軌跡中不存在最終人臉圖片，當所述后端服務器對所述第一人臉軌跡的人臉識別大于或等于預設進度閾值，且所述第一人臉軌跡對應的預測離開時間與當前時間的時間差值小于第三預設時間閾值時，則等待所述后端服務器完成對所述第一人臉軌跡的人臉識別后，對所述目標人臉圖片序列進行人臉識別；
若所述第一人臉軌跡中不存在最終人臉圖片，當所述后端服務器對所述第一人臉軌跡的人臉識別小于預設進度閾值，或，所述第一人臉軌跡對應的預測離開時間與當前時間的時間差值大于或等于第三預設時間閾值時，則中斷所述后端服務器對所述第一人臉軌跡的人臉識別，對所述目標人臉圖片序列進行人臉識別。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：
根據各所述人臉軌跡的圖片采集時間，確定各所述前端設備對應的圖像采集時間偏移；
將所述圖像采集時間偏移返回對應的前端設備，以使該前端設備修正所述圖片采集時間。
6.一種后端服務器，應用于包括所述后端服務器和多個前端設備的人臉識別系統(tǒng)中，其特征在于，所述后端服務器包括：
接收模塊，接收目標前端設備發(fā)送的目標人臉軌跡中的人臉圖片及所述目標人臉軌跡對應的預測離開時間；
存儲模塊，根據所述人臉圖片及所述預測離開時間，生成所述目標人臉軌跡對應的目標人臉圖片序列；
獲取模塊，當所述人臉圖片不是所述目標人臉軌跡中的最終人臉圖片時，獲取軌跡時間序列中時間值最小的第一預測離開時間，所述軌跡時間序列中包括目標人臉軌跡在內的各人臉軌跡對應的預測離開時間；
識別模塊，當所述第一預測離開時間與當前時間的時間差值大于第一預設時間閾值時，根據預設策略選擇待處理人臉軌跡，對所述待處理人臉軌跡對應的人臉圖片序列進行人臉識別。
7.如權利要求6所述的后端服務器，其特征在于，所述預設策略具體為：
當所述時間差值小于或等于第二預設時間閾值時，將所述第一預測離開時間對應的人臉軌跡作為待處理人臉軌跡；
當所述時間差值大于所述第二預設時間閾值時，將識別計數(shù)值最小的人臉軌跡作為待處理人臉軌跡，所述識別計數(shù)值是所述后端服務器對人臉軌跡對應的人臉圖片序列進行人臉識別后記錄的。
8.如權利要求6所述的后端服務器，其特征在于，所述識別模塊具體用于：
獲取所述待處理人臉軌跡對應的人臉圖片序列中的當前最佳人臉圖片，并根據所述當前最佳人臉圖片與所述待處理人臉軌跡對應的后續(xù)人臉圖片確定最佳人臉圖片，所述當前最佳人臉圖片是所述后端服務器上一次對所述待處理人臉軌跡進行人臉識別后確定的，所述后續(xù)人臉圖片是所述后端服務器上一次對所述待處理人臉軌跡進行人臉識別后到本次人臉識別開始時接收到的人臉圖片；
若所述最佳人臉圖片為所述當前最佳人臉圖片，則將所述后端服務器上一次對所述待處理人臉軌跡進行人臉識別后獲取的人臉半結構化信息保存到所述待處理人臉軌跡對應的數(shù)據結構中；
若所述最佳人臉圖片不為所述當前最佳人臉圖片，則對所述最佳人臉圖片進行人臉識別，獲取所述最佳人臉圖片對應的人臉半結構化信息，將所述最佳人臉圖片對應的人臉半結構化信息保存到所述數(shù)據結構中。
9.如權利要求6所述的后端服務器，其特征在于，所述后端服務器還包括：
判斷模塊，當所述人臉圖片是所述目標人臉軌跡的最終人臉圖片，且所述后端服務器當前正在對第一人臉軌跡進行人臉識別時，判斷所述第一人臉軌跡中是否存在最終人臉圖片，其中，所述目標人臉軌跡的序列號與所述第一人臉軌跡的序列號不一致；
所述識別模塊，還用于若所述第一人臉軌跡中存在最終人臉圖片，則等待所述后端服務器完成對所述第一人臉軌跡的人臉識別后，對所述目標人臉圖片序列進行人臉識別；
所述識別模塊，還用于若所述第一人臉軌跡中不存在最終人臉圖片，當所述后端服務器對所述第一人臉軌跡的人臉識別大于或等于預設進度閾值，且所述第一人臉軌跡對應的預測離開時間與當前時間的時間差值小于第三預設時間閾值時，則等待所述后端服務器完成對所述第一人臉軌跡的人臉識別后，對所述目標人臉圖片序列進行人臉識別；
所述識別模塊，還用于若所述第一人臉軌跡中不存在最終人臉圖片，當所述后端服務器對所述第一人臉軌跡的人臉識別小于預設進度閾值，或，所述第一人臉軌跡對應的預測離開時間與當前時間的時間差值大于或等于第三預設時間閾值時，則中斷所述后端服務器對所述第一人臉軌跡的人臉識別，對所述目標人臉圖片序列進行人臉識別。
10.如權利要求6所述的后端服務器，其特征在于，還包括：
確定模塊，根據各所述人臉軌跡的圖片采集時間，確定各所述前端設備對應的圖像采集時間偏移；
發(fā)送模塊：將所述圖像采集時間偏移返回對應的前端設備，以使該前端設備修正所述圖片采集時間。