1.一种分布式人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：采集代理检测失误信息，代理检测失误信息包括识别失误糟糕评估值，计算人脸识别失误率和识别失误紧密发生比，将人脸识别失误率和识别失误紧密发生比加权求和，计算识别失误糟糕评估值；

通过识别失误糟糕评估值与识别失误判断阈值的比较，生成代理部可用糟糕信号或代理部可用正常信号；

步骤S2：采集特征提取性能稳定信息，特征提取性能稳定信息包括特征提取综合值和人脸特征提取差异评估值；

步骤S3：当生成代理部可用正常信号，将识别失误糟糕评估值、特征提取综合值以及人脸特征提取差异评估值进行归一化处理计算代理性能稳定综合评估系数；将代理性能稳定综合评估系数和代理性能判断第一阈值、代理性能判断第二阈值进行比较，生成代理部运行优秀信号、代理部运行可接受信号或代理部运行糟糕运行信号；

步骤S4：当未生成代理部运行糟糕运行信号时，计算综合糟糕比，通过比较综合糟糕比和综合糟糕判断阈值，生成代理综合性能不佳信号或代理综合性能正常信号。

2.根据权利要求1所述的一种分布式人脸识别方法，其特征在于：在步骤S1中，识别失误糟糕评估值的具体获取逻辑为：获取识别失误监测区间；获取在识别失误监测区间内所有被代理部识别为人脸的目标的数量，获取在识别失误监测区间内代理部错误地将非人脸目标识别为人脸的数量；

计算在识别失误监测区间内代理部错误地将非人脸目标识别为人脸的数量与在识别失误监测区间内所有被代理部识别为人脸的目标的数量的比值；将在识别失误监测区间内代理部错误地将非人脸目标识别为人脸的数量与在识别失误监测区间内所有被代理部识别为人脸的目标的数量的比值标记为人脸识别失误率；

获取在识别失误监测区间内代理部错误地将非人脸目标识别为人脸对应的时间点，将在识别失误监测区间内代理部错误地将非人脸目标识别为人脸对应的时间点标记为错误识别点，获取在识别失误监测区间内每两个相邻错误识别点之间的时间间隔；

统计在识别失误监测区间内相邻错误识别点之间的时间间隔小于失误间隔阈值的次数；计算识别失误紧密发生比，识别失误紧密发生比为在识别失误监测区间内相邻错误识别点之间的时间间隔小于失误间隔阈值的次数与识别失误监测区间对应的时间长度的比值。

3.根据权利要求2所述的一种分布式人脸识别方法，其特征在于：将人脸识别失误率和识别失误紧密发生比进行去单位处理，将去单位处理后的人脸识别失误率和识别失误紧密发生比进行加权求和，计算识别失误糟糕评估值，其表达式为：sszp＝μ当识别失误糟糕评估值大于识别失误判断阈值，生成代理部可用糟糕信号；当识别失误糟糕评估值小于等于识别失误判断阈值，生成代理部可用正常信号。

4.根据权利要求1所述的一种分布式人脸识别方法，其特征在于：在步骤S2中，特征提取综合值的具体获取逻辑为：获取特征提取监测集合，特征提取监测集合内包括n个特征提取监测点；

获取特征提取监测集合内每个特征提取监测点对应的人脸特征提取时间；

计算特征提取综合值，特征提取综合值为特征提取监测集合内所有特征提取监测点对应的人脸特征提取时间的和与特征提取监测点的数量的比值。

5.根据权利要求4所述的一种分布式人脸识别方法，其特征在于：人脸特征提取差异评估值的具体获取逻辑为：对特征提取监测集合内的特征提取监测点对应的人脸特征提取时间进行离散分析，计算人脸特征提取差异评估值，其表达式为：

6.根据权利要求1所述的一种分布式人脸识别方法，其特征在于：在步骤S3中，将识别失误糟糕评估值、特征提取综合值以及人脸特征提取差异评估值进行归一化处理，通过归一化处理后的识别失误糟糕评估值、特征提取综合值以及人脸特征提取差异评估值计算代理性能稳定综合评估系数；

将代理性能稳定综合评估系数和代理性能判断第一阈值、代理性能判断第二阈值进行比较：当代理性能稳定综合评估系数小于代理性能判断第一阈值，生成代理部运行优秀信号；当代理性能稳定综合评估系数大于等于代理性能判断第一阈值，且代理性能稳定综合评估系数小于等于代理性能判断第二阈值，生成代理部运行可接受信号；当代理性能稳定综合评估系数大于代理性能判断第二阈值，生成代理部运行糟糕运行信号；

其中，代理性能判断第一阈值小于代理性能判断第二阈值。

7.根据权利要求6所述的一种分布式人脸识别方法，其特征在于：在步骤S4中，获取综合性能监测区间；在综合性能监测区间内未生成代理部运行糟糕运行信号时，获取在综合性能监测区间内生成代理部运行可接受信号的占用时间，将综合性能监测区间内生成代理部运行可接受信号的占用时间与综合性能监测区间对应的时间长度的比值标记为综合糟糕比；

比较综合糟糕比和综合糟糕判断阈值：

当综合糟糕比大于综合糟糕判断阈值，生成代理综合性能不佳信号；

当综合糟糕比小于等于综合糟糕判断阈值，生成代理综合性能正常信号，无需采取措施。

8.一种分布式人脸识别系统，用于实现权利要求1-7任一项所述的一种分布式人脸识别方法，其特征在于：包括数据处理模块以及与数据处理模块通讯连接的信息采集模块、检测失误判断模块、代理运行评估模块以及综合状态判断模块；

信息采集模块采集代理检测失误信息，将代理检测失误信息发送至数据处理模块，计算得到识别失误糟糕评估值；

检测失误判断模块通过识别失误糟糕评估值与识别失误判断阈值的比较，生成代理部可用糟糕信号或代理部可用正常信号；

信息采集模块采集特征提取性能稳定信息，将特征提取性能稳定信息发送至数据处理模块，计算得到特征提取综合值和人脸特征提取差异评估值；

当检测失误判断模块生成代理部可用正常信号，数据处理模块将识别失误糟糕评估值、特征提取综合值以及人脸特征提取差异评估值进行归一化处理计算得到代理性能稳定综合评估系数；

代理运行评估模块将代理性能稳定综合评估系数和代理性能判断第一阈值、代理性能判断第二阈值进行比较，生成代理部运行优秀信号、代理部运行可接受信号或代理部运行糟糕运行信号；

当代理运行评估模块未生成代理部运行糟糕运行信号时，通过数据处理模块计算综合糟糕比，综合状态判断模块通过比较综合糟糕比和综合糟糕判断阈值，生成代理综合性能不佳信号或代理综合性能正常信号。

9.人脸识别终端，其特征在于：用于实现权利要求1-7任一项所述的一种分布式人脸识别方法；人脸识别终端由多个代理部和一个服务器组成，代理部能够同时对多个视频中的人员进行人脸检测、人脸跟踪以及特征提取，服务器对视频中的行人执行人脸识别操作。