1.一种跨姿态的人脸识别方法，其特征在于，包括：
通过对不同姿态图像之间的映射关系或公共特征表示建模，进行姿态鲁棒的特征提取；
利用3d模型或者2d学习的方式生成非正面人脸图像的虚拟正面人脸图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对不同姿态图像之间的映射关系或公共特征表示建模，进行姿态鲁棒的特征提取包括：
将侧面图像到正面图像的建模划分为多个子任务，每个子任务仅负责将变化较大的姿态变换到变化较小的姿态。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将变化较大的姿态变换到变化较小的姿态包括：
将每个浅层自编码器的目标设计为仅进行较小范围的姿态转化，即将变化较大姿态的图像转换到相邻的变化较小姿态，而姿态变化已经较小的图像则保持不变。
4.一种跨姿态的人脸识别装置，其特征在于，包括：
提取单元，用于通过对不同姿态图像之间的映射关系或公共特征表示建模，进行姿态鲁棒的特征提取；
生成单元，用于利用3d模型或者2d学习的方式生成非正面人脸图像的虚拟正面人脸图像。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述提取单元，用于将侧面图像到正面图像的建模划分为多个子任务，每个子任务仅负责将变化较大的姿态变换到变化较小的姿态。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述提取单元，用于将每个浅层自编码器的目标设计为仅进行较小范围的姿态转化，即将变化较大姿态的图像转换到相邻的变化较小姿态，而姿态变化已经较小的图像则保持不变。