1.一种人脸跟踪方法，包括步骤：
通过对视频序列中的当前图像帧做人脸检测，生成人脸基准区域；
通过深度学习方法从所述基准区域中识别出该图像帧中的人脸五官位置；
根据该图像帧的人脸五官位置选取人脸感兴趣区域，作为下一图像帧的基准区域；以及
重复上述识别步骤和选取步骤，以跟踪视频序列中每一图像帧的人脸五官位置。
2.如权利要求1所述的方法，还包括步骤：
若检测到当前图像帧中有多个人脸，则对每个人脸都生成一个人脸基准区域；
对每个人脸的基准区域分别执行上述识别步骤、选取步骤、和重复步骤，以跟踪视频序列中的多个人脸五官位置。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中根据该图像帧的人脸五官位置选取人脸感兴趣区域的步骤包括：
根据识别出的人脸五官位置生成该图像帧的子区域，其中子区域为矩形；
以该子区域的中心为基准，将该子区域的长、宽各放大第一数目倍，得到人脸感兴趣区域。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述第一数目是根据视频序列的帧频计算得到。
5.如权利要求1-4中任一项所述的方法，其中采用深度学习方法识别人脸五官位置的步骤包括：
采用深度学习方法建立人脸对齐模型；以及
由人脸对齐模型提取出人脸五官特征，
其中，所述人脸对齐模型包括至少一个图像卷积层。
6.一种人脸跟踪装置，包括：
生成单元，适于对视频序列中的当前图像帧做人脸检测，生成人脸基准区域；
识别单元，适于通过深度学习方法从所述基准区域中识别出该图像帧中的人脸五官位置、还适于从选取单元选取的下一图像帧的基准区域中识别出下一图像帧的人脸五官位置，以跟踪视频序列中每一图像帧的人脸五官位置；以及
选取单元，适于根据该图像帧的人脸五官位置选取人脸感兴趣区域，作为下一图像帧的基准区域。
7.如权利要求6所述的装置，其中，
所述生成单元还适于在检测到当前图像帧中有多个人脸时，对每个人脸都生成一个人脸基准区域；
所述识别单元还适于识别出该图像帧中每个人脸基准区域对应的人脸五官位置；以及
所述选取单元还适于根据该图像帧中的每个人脸的五官位置选取对应的人脸感兴趣区域，作为该人脸在下一图像帧中对应的基准区域。
8.如权利要求6或7所述的装置，其中，
所述选取单元还适于根据识别出的人脸五官位置生成该图像帧的子区域，其中子区域为矩形，并且以该子区域的中心为基准，将该子区域的长、宽各放大第一数目倍，得到人脸感兴趣区域。
9.如权利要求8所述的装置，其中，所述选取单元包括：
计算模块，适于根据视频序列的帧频计算得所述第一数目。
10.如权利要求7-9中任一项所述的装置，其中所述识别单元包括：
建模模块，适于采用深度学习方法建立人脸对齐模型，其中所述人脸对齐模型包括至少一个图像卷积层；
提取模块，适于利用人脸对齐模型提取出人脸五官特征。