1.一种基于三维人头模型的脸部特征点的定位方法，其特征在于，包括：获取目标用户的三维人头模型，所述三维人头模型包括目标用户的人头点云内的多个第一顶点；

将所述三维人头模型上的第一顶点映射到二维空白图像上，得到在所述二维空白图像上的第二顶点；

根据所述第二顶点，将所述二维空白图像输出为二维人脸图像；

对所述二维人脸图像进行脸部特征点定位，并确定所述二维人脸图像的脸部特征点与所述第一顶点的位置关系；

根据所述脸部特征点与所述第一顶点的位置关系，确定所述脸部特征点在所述三维人头模型上的位置。

2.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述将所述三维人头模型上的第一顶点映射到二维空白图像上，得到在所述二维空白图像上的第二顶点，包括：计算每个第一三角面的法向量，并确定所述法向量与预设方向的一致性，所述第一三角面为相邻的三个所述第一顶点组成；

将法向量与所述预设方向一致的所述第一三角面的第一顶点按照所述预设方向投影至所述二维空白图像，得到在所述二维空白图像内与所述第一顶点对应的第三顶点；

根据所述第三顶点确定所述第二顶点。

3.如权利要求1所述的定位方法，其特征在于，所述将所述三维人头模型上的第一顶点映射到二维空白图像上，得到在所述二维空白图像上的第二顶点，包括：将第一顶点按照预设方向投影至所述二维空白图像，得到在所述二维空白图像内与所述第一顶点对应的第四顶点；

确定在所述预设方向上与所述二维空白图像上的像素点距离最近或最远的第一三角面，所述像素点在相邻的三个所述第四顶点所组成的第四三角面内，所述第一三角面为相邻的三个所述第一顶点组成；

将与所述像素点距离最近或最远的所述第一三角面的所述第一顶点对应的第四顶点确定为所述第二顶点。

4.如权利要求1-3任一项所述的定位方法，其特征在于，所述三维人头模型还包括UV坐标信息，每个所述UV坐标信息对应一个颜色值，所述根据所述第二顶点，将所述二维空白图像输出为二维人脸图像，包括：确定在第二三角面内的像素点，所述第二三角面为相邻的三个所述第二顶点组成，所述像素点为二维空白图像上的像素点；

根据所述第二三角面对应的第一三角面和所述UV坐标信息，计算所述像素点的颜色值，所述第一三角面为相邻的三个所述第一顶点组成；

根据所述像素点的颜色值，将所述二维空白图像输出为所述二维人脸图像。

5.如权利要求4所述的定位方法，其特征在于，所述确定在第二三角面内的像素点，包括：计算所述第二三角面的包围盒，并确定在所述包围盒内的像素点与所述包围盒对应的第二三角面的位置关系；

根据所述包围盒内的像素点与所述包围盒对应的第二三角面的位置关系，确定在所述第二三角面内的像素点。

6.如权利要求4所述的定位方法，其特征在于，所述根据所述第二三角面对应的第一三角面和所述UV坐标信息，计算所述像素点的颜色值，包括：根据所述第一三角面与所述第二三角面的对应关系，确定所述第二三角面内的所述像素点在所述第一三角面内的位置；

根据所述像素点在所述第一三角面内的位置，计算所述第一三角面上的三个所述第一顶点分别对应的权重值；

根据所述第一顶点对应的UV坐标信息和所述权重值，计算所述像素点的颜色值。

7.如权利要求1-3任一项所述的定位方法，其特征在于，所述对所述二维人脸图像进行脸部特征点定位，并确定所述二维人脸图像的脸部特征点与所述第一顶点的位置关系，包括：根据预设的二维特征点定位算法，对所述二维人脸图像进行脸部特征点定位，得到定位后的所述二维人脸图像的脸部特征点；

确定在预设方向上与所述脸部特征点距离最近或最远的第一三角面，所述第一三角面为相邻的三个所述第一顶点组成；

确定所述脸部特征点与距离最近或最远的所述第一三角面上的三个所述第一顶点的位置关系。

8.一种基于三维人头模型的脸部特征点的定位装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标用户的三维人头模型，所述三维人头模型包括目标用户的空间点云内的多个第一顶点；

映射模块，用于将所述三维人头模型上的第一顶点映射到二维空白图像上，得到在所述二维空白图像上的第二顶点；

输出模块，用于根据所述第二顶点，将所述二维空白图像输出为二维人脸图像；

定位模块，用于对所述二维人脸图像进行脸部特征点定位，并确定所述脸部特征点与所述第一顶点的位置关系；

确定模块，用于根据所述脸部特征点与所述第一顶点的位置关系，确定所述脸部特征点在所述三维人头模型上的位置。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。