1.基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述识别系统包括包括一个芯片终端、一个图像传感单元、及一个神经网络处理单元，所述图像传感单元与神经网络处理单元共同集成设置在芯片终端上，并通过数据传输网络进行数据传输；
所述神经网络处理单元通过分析识别所述图像传感单元捕获的人物面部行为模式，所述芯片终端根据识别的人物面部行为模式与预设行为模式进行匹配比对，并将相应的识别结果通过UART串行通讯端口输出。
2.根据权利要求1所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述神经网络处理单元包括图像输入模块、预处理模块、数据缓存模块、匹配模块；
所述图像输入模块与所述图像传感单元通过数据传输网络进行数据传输，所述图像输入模块与预处理模块通过数据传输网络进行数据传输，所述预处理模块将图像预处理数据输入所述数据缓存模块、及匹配模块。
3.根据权利要求2所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述神经网络处理单元还包括神经处理阵列，所述数据缓存模块将图像数据输入所述神经处理阵列进行神经元数据识别分析，并将识别结果输入所述匹配模块；
所述匹配模块将神经处理阵列的识别结果界定为第一数值，将预处理模块的识别结果界定为第二数值，通过第一数值与第二数值的容差度计算，判断准确的识别结果。
4.根据权利要求2所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述神经网络处理单元还包括指令存储模块、全局控制模块，所述指令存储模块与全局控制模块连接，所述指令存储模块与图像输入模块连接。
5.根据权利要求2所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述全局控制模块包括译码电路、配置缓存模块，所述全局控制模块根据指令存储模块中的指令利用译码电路为其他模块提供控制逻辑；
所述全局控制模块根据配置缓存模块中存储配置信息实现对不同网络结构和类型的配置。
6.根据权利要求3所述基于神经网络的模式识别系统，其特征在于，所述神经处理阵列包括若干个神经处理单元，所述神经处理单元包括局部缓存单元、运算单元、控制单元，所述局部缓存单元为一个双页存储器，所述双页存储器用于进行乒乓操作交替读写；
所述运算单元包括乘累加器单元MAC、分段线性表和结果缓存器acc reg，用于对图像数据进行卷积运算、全连接运算、多层感知器运算、非线性函数运算、池化运算；
所述控制单元于接受全局控制模块发送的配置信息和指令信息，按照配置信息的指示设置为不同的工作状态，以使系统适应不同神经网络类型和网络结构。
7.基于神经网络的模式识别方法，所述模式识别方法应用上述权利要求1-6任意之一所述识别系统，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：
步骤1预设系统：用户通过图像传感单元进行人脸行为模式预设，所述芯片终端的报警信号传送至外部的安防系统；
步骤2获取图像：所述人体测距传感单元检测到人体靠近所述识别系统，所述识别系统启动所述图像传感单元获取当前的场景图像，并记录所述人体测距传感单元所检测到最接近所述识别系统的人物距离；
步骤3初步分析图像：所述图像传感单元将图像输入神经网络处理单元中，进行处理，若识别结果是当前图像为一个人物的图像则执行步骤S4-S4.3，若识别结果是当前图像为至少两个人物时则执行步骤S5-S5.3；
步骤4图像传感单元通过分析人物图像，根据两点图像特征、及距离特征，判断出人物的双眼位置，从而锁定人物的人脸位置；
步骤4.1所述图像传感单元选择人脸位置后，再次连续获取人脸位置的图像特征，生成一段人脸特征的视频流数据，所述视频流时间为3-10s；
步骤4.2神经网络处理单元对人脸特征视频流数据进行神经网络分析，在人脸位置处根据人物眼睛位置将人脸图像划分为眼部区域、及嘴部区域；
步骤4.3所述神经网络处理单元根据人物双眼位置判定眼部区域，并以该眼部区域向下位置的6-12cm，界定为嘴部区域，所述神经网络处理单元重点分析眼部区域、及嘴部区域的行为动作，并与步骤1的人脸行为模式进行相互匹配比对；
步骤5图像传感单元通过分析人物信息后，再次根据人体测距传感单元的反馈数据，根据人体测距传感单元获得最接近识别系统的人物距离，再次进行摄像对焦，并重点捕捉最接近所述识别系统的人物的人脸图像特征；
步骤5.1所述图像传感单元选择人脸位置后，再次连续获取人脸位置的图像特征，生成一段人脸特征的视频流数据，所述视频流时间为3-10s；
步骤5.2在人脸位置处根据人物眼睛位置将人脸图像划分为眼部区域、及嘴部区域；
步骤5.3所述神经网络处理单元根据人物双眼位置判定眼部区域，并以该眼部区域向下位置的6-12cm，界定为嘴部区域，所述神经网络处理单元重点分析眼部区域、及嘴部区域的行为动作；
步骤6所述神经网络处理单元将视频流数据，针对眼部区域、及嘴部区域，与步骤1的人脸行为模式进行进行深度人脸行为模式识别；
步骤7神经网络处理单元输出识别结果与模式预设行为不一致时，则执行步骤8；
步骤8所述识别系统确定当前用户为安全身份，自动打开门禁，允许进入门内。
8.根据权利要求7所述基于神经网络的模式识别方法，其特征在于，所述识别系统还包括用于计数进入门内人数的计数系统，所述识别系统包括第一光电组、及第二光电组、及安全灯，所述第一光电组设置在门的内侧处；
所述第二光电组设置在远离门的方向上，并距离第一光电组的距离为100-300cm的位置处，所述第一光电组、第二光电组的检测光线相互水平，并平行于地面；
所述第一光电组、第二光电组、及安全灯分别与所述芯片终端连接。
9.根据权利要求7所述基于神经网络的模式识别方法，其特征在于，所述人脸行为模式预设包括眼部区域动作、嘴巴区域动作。