1.一种人脸图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
从人脸图像数据中提取属于不同人脸的待处理图像数据；
根据所述属于不同人脸的待处理图像数据，得到非配对的人脸图像数据对；其中，所述非配对的人脸图像数据对用于表征属于不同人脸的两张人脸图像的特征；
根据所述非配对的人脸图像数据对，对人脸图像识别网络进行训练，得到用于识别人脸图像的目标识别网络。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从人脸图像数据中提取属于不同人脸的待处理图像数据，包括：
根据所述人脸图像识别网络，提取所述人脸图像数据中人脸图像的特征；
将属于不同人脸图像的特征作为所述待处理图像数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述属于不同人脸的待处理图像数据，得到非配对的人脸图像数据对，包括：
所述属于不同人脸的特征至少包括第一人脸中的第一特征和第二人脸中的第二特征；
根据所述第一特征和所述第二特征得到的相似度符合预设条件的情况下，将所述第一人脸和所述第二人脸构造为所述人脸图像数据对。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对人脸图像识别网络进行训练之前，所述方法还包括：
根据所述人脸图像数据对之间的特征相关性，得到采样顺序。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像数据对之间的特征相关性，得到采样顺序，包括：
根据所述人脸图像数据对之间的特征，得到特征集合；
根据所述特征集合构造特征树kd-tree，人脸图像数据对之间的特征相关性近的特征作为所述kd-tree的相邻节点；
将遍历所述kd-tree得到的遍历路径作为所述采样顺序。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述得到采样顺序之后，所述方法还包括：
将根据所述采样顺序读取的人脸图像数据对作为输入所述人脸图像识别网络的训练样本。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述人脸图像数据对，至少来源于用于人脸训练的第一人脸图像集合和采集人脸得到的第二人脸图像集合，且两个人脸图像集合中的人脸为不相同。
8.一种人脸图像识别装置，其特征在于，所述装置包括：
提取单元，用于从人脸图像数据中提取属于不同人脸的待处理图像数据；
第一处理单元，用于根据所述属于不同人脸的待处理图像数据，得到非配对的人脸图像数据对；其中，所述非配对的人脸图像数据对用于表征属于不同人脸的两张人脸图像的特征；
第二处理单元，用于根据所述非配对的人脸图像数据对，对人脸图像识别网络进行训练，得到用于识别人脸图像的目标识别网络。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。