1.一种人脸特征提取模型训练的方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本人脸图像对、对应的人脸对比结果数据和所述人脸对比结果数据对应的人脸比对过程中比对人员的视线热度图；

基于所述样本人脸图像对和所述视线热度图，对人脸特征提取模型中的注意力网络进行训练；

基于所述样本人脸图像对和对应的人脸对比结果数据，对所述人脸特征提取模型进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取样本人脸图像对、对应的人脸对比结果数据和所述人脸对比结果数据对应的人脸比对过程中比对人员的视线热度图，包括：

在比对人员对人脸图像对进行人脸比对的过程中，获取所述比对人员的人脸行为视频；

获取所述比对人员对人脸图像对的人脸对比结果数据；

基于所述人脸行为视频和视线估计模型，确定所述比对人员在对所述人脸图像对进行人脸比对过程中的视线热度图；

如果所述视线热度图满足预设熵条件，则将所述人脸图像对作为样本人脸图像对。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸行为视频和视线估计模型，确定所述比对人员在对所述人脸图像对进行人脸比对过程中的视线热度图，包括：对于所述人脸行为视频中的每帧图像，获取所述图像中的左眼图像、右眼图像和脸部图像；

将所述左眼图像、所述右眼图像和所述脸部图像，输入到所述视线估计模型，得到所述图像对应的视线方向信息；

基于所述人脸行为视频中的每帧图像对应的视线方向信息，生成所述比对人员在对所述人脸图像对进行人脸比对过程中的视线热度图。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述如果所述视线热度图满足预设熵条件，则将所述人脸图像对作为样本人脸图像对，包括：计算所述视线热度图的熵；

如果所述视线热度图的熵小于预设阈值，则将所述人脸图像对作为样本人脸图像对。

5.根据权利要求2-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述在比对人员对人脸图像对进行人脸比对的过程中，获取所述比对人员的人脸行为视频之前，所述方法还包括：获取对应的人脸特征数据满足预设相似度条件的两张人脸图像所组成的人脸图像对。

6.根据权利要求5中所述的方法，其特征在于，所述获取对应人脸特征数据满足预设相似度条件的两张人脸图像所组成的人脸图像对，包括：获取监控设备拍摄的待比对人脸图像；

对所述待比对人脸图像进行人脸特征提取，得到所述待比对人脸图像的人脸特征数据；

如果在人脸特征数据库的参考人脸特征数据中，存在与所述待比对人脸图像的人脸特征数据满足预设相似度条件的目标参考人脸特征数据，则获取所述目标参考人脸特征数据对应的目标参考人脸图像，将所述待比对人脸图像和所述目标参考人脸图像作为人脸图像对。

7.一种人脸特征提取模型训练的装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取样本人脸图像对、对应的人脸对比结果数据和所述人脸对比结果数据对应的人脸比对过程中比对人员的视线热度图；

训练模块，用于基于所述样本人脸图像对和所述视线热度图，对人脸特征提取模型中的注意力网络进行训练；基于所述样本人脸图像对和对应的人脸对比结果数据，对所述人脸特征提取模型进行训练。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块，用于：在比对人员对人脸图像对进行人脸比对的过程中，获取所述比对人员的人脸行为视频；

获取所述比对人员对人脸图像对的人脸对比结果数据；

基于所述人脸行为视频和视线估计模型，确定所述比对人员在对所述人脸图像对进行人脸比对过程中的视线热度图；

如果所述视线热度图满足预设熵条件，则将所述人脸图像对作为样本人脸图像对。

9.一种人脸比对模型训练的系统，其特征在于，所述系统包括管理设备和训练设备，其中：

所述管理设备，用于获取样本人脸图像对、对应的人脸对比结果数据和所述人脸对比结果数据对应的人脸比对过程中比对人员的视线热度图，向所述训练设备发送获取的所述样本人脸图像对、对应的人脸对比结果数据和所述人脸对比结果数据对应的人脸比对过程中比对人员的视线热度图；

所述训练设备，用于基于所述样本人脸图像对和所述视线热度图，对人脸特征提取模型中的注意力网络进行训练，基于所述样本人脸图像对和对应的人脸对比结果数据，对所述人脸特征提取模型进行训练。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述系统还包括图像采集设备，所述图像采集设备用于：

在比对人员对人脸图像对进行人脸比对的过程中，获取所述比对人员的人脸行为视频；

所述管理设备，用于获取所述比对人员对人脸图像对的人脸对比结果数据，基于所述人脸行为视频和视线估计模型，确定所述比对人员在对所述人脸图像对进行人脸比对过程中的视线热度图，如果所述视线热度图满足预设熵条件，则将所述人脸图像对作为样本人脸图像对。