1.一种人脸特征点定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取目标人脸图像；

根据预设的规则，将所述目标人脸图像划分为多个目标子区域；

基于预设的形状索引特征算法提取出各个所述目标子区域中的有效人脸特征点，并计算出所述目标人脸图像的平均人脸形状；

根据预先标注的人脸形状和所述平均人脸形状的差值迭代更新预设的级联形状回归模型，并当算法收敛时，输出所述目标人脸图像上的人脸特征点。

2.如权利要求1所述的人脸特征点定位方法，其特征在于，所述根据预设的规则，将所述目标人脸图像划分为多个目标子区域的步骤，具体包括：根据含有姿态偏转下人脸特征点的易遮挡情况，将所述目标人脸图像划分为7个目标子区域。

3.如权利要求1所述的人脸特征点定位方法，其特征在于，所述基于预设的形状索引特征算法提取出各个所述目标子区域中的有效人脸特征点，并计算出所述目标人脸图像的平均人脸形状的步骤，具体包括：基于引入了人脸特征点的可见或不可见属性的形状索引特征算法，提取出各个所述目标子区域中的有效人脸特征点，并计算出所述目标人脸图像的平均人脸形状。

4.如权利要求1所述的人脸特征点定位方法，其特征在于，所述根据预先标注的人脸形状和所述平均人脸形状的差值迭代更新预设的级联形状回归模型，并当算法收敛时，输出所述目标人脸图像上的人脸特征点的步骤，具体包括：根据预先训练得到的多个目标区域弱回归器、预先标注的人脸形状和所述平均人脸形状的差值迭代更新预设的级联形状回归模型，并当算法收敛时，输出所述目标人脸图像上的人脸特征点。

5.一种人脸特征点定位装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取目标人脸图像；

划分单元，用于根据预设的规则，将所述目标人脸图像划分为多个目标子区域；

计算单元，用于基于预设的形状索引特征算法提取出各个所述目标子区域中的有效人脸特征点，并计算出所述目标人脸图像的平均人脸形状；以及输出单元，用于根据预先标注的人脸形状和平均人脸形状的差值迭代更新预设的级联形状回归模型，并当算法收敛时，输出目标人脸图像上的人脸特征点。

6.如权利要求5所述的人脸特征点定位装置，其特征在于，所述划分单元具体用于：根据含有姿态偏转下人脸特征点的易遮挡情况，将所述目标人脸图像划分为7个目标子区域。

7.如权利要求5所述的人脸特征点定位装置，其特征在于，所述计算单元具体用于：基于引入了人脸特征点的可见或不可见属性的形状索引特征算法，提取出各个所述目标子区域中的有效人脸特征点，并计算出所述目标人脸图像的平均人脸形状。

8.如权利要求5所述的人脸特征点定位装置，其特征在于，所述输出单元具体用于：根据预先训练得到的多个目标区域弱回归器、预先标注的人脸形状和所述平均人脸形状的差值迭代更新预设的级联形状回归模型，并当算法收敛时，输出所述目标人脸图像上的人脸特征点。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至4中任一项权利要求所述人脸特征点定位方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至4中任一项权利要求所述人脸特征点定位方法的步骤。