1.双摄像头协同实时人脸识别安防系统，其特征在于，包括：

第一摄像头和第二摄像头，分别用于采集视频图像；

检测标记记录及判断单元，用于记录检测标记，判断检测标记是否为“检测”，所述检测标记可以修改；

人脸检测单元，用于检测采集的图像是否有人脸；

帧数记录及判断单元，用于记录帧数，判断上一帧是否为检测帧，判断检测帧数是否已达到N帧或者连续M帧没有更新；

人脸匹配单元：用于将检测到的人脸图像与上一帧保存的人脸信息进行人脸匹配；将一个摄像头的图像与另一摄像头当前帧的人脸信息进行人脸映射与人脸匹配；所述人脸映射包括对侧脸进行正脸映射，将侧脸图像映射到相匹配的正脸图像；

所述将侧脸图像映射到相匹配的正脸图像包括：如果一个摄像头检测到是侧脸图像，则利用基于平面单应性、极线约束的目标一致性标定方法将该检测到的侧脸图像的坐标映射到另一个摄像头的实时图像，将侧脸图像的坐标与实时图像的坐标进行位置与相似度匹配，实时图像的中心坐标与检测到的侧脸图像的中心坐标的距离在预设阈值之内并且实时图像的人脸面积与检测到的侧脸图像面积均在预设阈值之内，并且满足相似度匹配阈值，则认为是同一个人，则将该实时图像作为与侧脸图像相匹配的正脸图像；

人脸信息记录单元，用于保存人脸信息，更新人脸信息；

人脸跟踪单元，用于根据上一帧人脸信息进行人脸跟踪；

人脸识别单元，用于根据更新的人脸信息进行人脸识别，得到识别结果。

2.根据权利要求1所述双摄像头协同实时人脸识别安防系统，其特征在于，包括图像预处理单元，用于对采集的图像进行预处理，用于对图像进行光照补偿以及均衡化。

3.根据权利要求1所述双摄像头协同实时人脸识别安防系统，其特征在于，所述人脸检测单元包括非人脸排除模块，采用离线训练正脸和侧脸的哈尔小波Haar训练器进行正侧脸检测，并利用肤色验证算法去除误检的非人脸，保留正侧脸图像。

4.根据权利要求1－3任一所述双摄像头协同实时人脸识别安防系统，其特征在于，所述人脸匹配单元中的人脸映射包括将两个摄像头图像中检测以及跟踪到的同一个人的正脸图像进行正脸聚合，将两个摄像头中同一个人的正脸图像聚合为正脸序列。

5.根据权利要求1－3任一所述双摄像头协同实时人脸识别安防系统，其特征在于，人脸识别单元所述根据更新的人脸信息进行人脸识别，得到识别结果包括如果同一个人的正脸帧数到达预设阈值或者当同一个人的正脸帧数比例超过预设比例时，判定为可进入人员，否则判定为非可进入人员。

6.双摄像头协同实时人脸识别安防方法，其特征在于，包括：

501：采集图像；

502：判断检测标记是否为“检测”，如果是，进入步骤503，否则进入步骤511；

503:检测采集的图像是否有人脸，如果有，进入步骤504，否则，返回步骤501；

504:判断上一帧是否为检测帧，如果是，进入步骤505，否则进入步骤506；

505：将检测到的人脸图像与上一帧保存的人脸信息进行人脸匹配；

506：保存人脸信息；

507：修改检测标记，将检测标记由“检测”修改为“跟踪”；

508：与另一摄像头当前帧的人脸信息进行人脸映射与人脸匹配；所述人脸映射包括对侧脸进行正脸映射，将侧脸图像映射到相匹配的正脸图像，包括如果一个摄像头检测到是侧脸图像，则利用基于平面单应性、极线约束的目标一致性标定方法将该检测到的侧脸图像的坐标映射到另一个摄像头的实时图像，将侧脸图像的坐标与实时图像的坐标进行位置与相似度匹配，实时图像的中心坐标与检测到的侧脸图像的中心坐标的距离在预设阈值之内并且实时图像的人脸面积与检测到的侧脸图像面积均在预设阈值之内，并且满足相似度匹配阈值，则认为是同一个人，则将该实时图像作为与侧脸图像相匹配的正脸图像；

509：更新人脸信息；

510：判断检测帧数是否已达到N帧或者连续M帧没有更新，如果是，修改检测标记，将检测标记由“跟踪”修改为“检测”，进入步骤512，如果否，返回步骤501；

511：根据上一帧人脸信息进行人脸跟踪，进入步骤509；

512：根据更新的人脸信息进行人脸识别，得到识别结果。

7.根据权利要求6所述双摄像头协同实时人脸识别安防方法，其特征在于，步骤508所述人脸映射包括将两个摄像头图像中检测以及跟踪到的同一个人的正脸图像进行正脸聚合，将两个摄像头中同一个人的正脸图像聚合为正脸序列。