1.一种基于人脸识别的视频定位方法，其特征在于，包括：对视频的各帧图像进行人脸识别，获得包括人脸图像的各帧图像；

对所述视频的包括人脸图像的各帧图像进行目标跟踪，将包括同一人物的人脸图像的各帧图像作为一个集合；

从每个集合中选取多个帧图像；

比较目标人物的人脸图像与从每个集合选取的各帧图像中的人脸图像，以确定出现所述目标人物的集合，并利用出现所述目标人物的集合确定所述目标人物在所述视频中出现的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述视频的包括人脸图像的各帧图像进行目标跟踪，包括：采用核相关滤波算法，对所述视频的包括人脸图像的各帧图像进行目标跟踪。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用核相关滤波算法，对包括人脸图像的各帧图像进行目标跟踪，包括：检测人脸图像在各帧图像中的位置；

计算人脸图像在相邻帧图像中的位置偏移量；

如果位置偏移量小于设定阈值，则将所述相邻帧图像判定为包括同一人物的人脸图像的帧图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算人脸图像在相邻帧图像中的位置偏移量，包括：如果相邻帧图像出现拉伸或缩放，则将相邻帧图像中的坐标对齐后，再计算人脸图像在相邻帧图像中的位置偏移量。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，从每个集合中选取多个帧图像，包括：根据一个集合中包括的帧图像的清晰度和/或分辨率，从所述集合中选取多个帧图像。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，比较目标人物的人脸图像与从每个集合选取的各帧图像中的人脸图像，以确定出现所述目标人物的集合，并利用出现所述目标人物的集合确定所述目标人物在所述视频中出现的位置，包括：计算目标人物的人脸图像与从每个集合选取的各帧图像中的人脸图像的相似度；

如果目标人物的人脸图像与从一个集合选取的各帧图像中的人脸图像的相似度大于设定阈值，则确定所述目标人物在所述视频的所述集合中出现；

获取出现所述目标人物的集合包括的帧号和/或对应的播放时刻。

7.一种基于人脸识别的视频定位装置，其特征在于，包括：人脸识别模块，用于对视频的各帧图像进行人脸识别，获得包括人脸图像的各帧图像；

目标跟踪模块，用于对所述视频的包括人脸图像的各帧图像进行目标跟踪，将包括同一人物的人脸图像的各帧图像作为一个集合；

选取模块，用于从每个集合中选取多个帧图像；

定位模块，用于比较目标人物的人脸图像与从每个集合选取的各帧图像中的人脸图像，以确定出现所述目标人物的集合，并利用出现所述目标人物的集合确定所述目标人物在所述视频中出现的位置。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述目标跟踪模块还用于采用核相关滤波算法，对所述视频的包括人脸图像的各帧图像进行目标跟踪。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述目标跟踪模块还用于检测人脸图像在各帧图像中的位置；计算人脸图像在相邻帧图像中的位置偏移量；如果位置偏移量小于设定阈值，则将所述相邻帧图像判定为包括同一人物的人脸图像的帧图像。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述目标跟踪模块还用于如果相邻帧图像出现拉伸或缩放，则将相邻帧图像中的坐标对齐后，再计算人脸图像在相邻帧图像中的位置偏移量。

11.根据权利要求7至10中任一项所述的装置，其特征在于，所述选取模块还用于根据一个集合中包括的帧图像的清晰度和/或分辨率，从所述集合中选取多个帧图像。

12.根据权利要求7至10中任一项所述的装置，其特征在于，所述定位模块还用于计算目标人物的人脸图像与从每个集合选取的各帧图像中的人脸图像的相似度；如果目标人物的人脸图像与从一个集合选取的各帧图像中的人脸图像的相似度大于设定阈值，则确定所述目标人物在所述视频的所述集合中出现；获取出现所述目标人物的集合包括的帧号和/或对应的播放时刻。

13.一种基于人脸识别的视频定位装置，其特征在于，包括：一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。

14.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。