本发明涉及一种基于深度神经网络的人脸识别方法。其通过在简化网络结构，降低计算时间代价的情况下实现高的识别正确率。本发明采用的方法步骤包括人脸检测，人脸对齐，特征提取和身份比对；所述的人脸检测、对齐的方法为：采用由粗到细的自动编码网络(CFAN)检测5个面部关键点，根据检测到的5个面部关键点旋转裁剪校准成256×256×3像素的正姿态人脸图片，通过级联多个栈式自编码网络，在越来越高分辨率的人脸图像上逐步优化人脸对齐结果；所述的特征提取和身份比对的方法为：采用10层深度人脸网络来提取人脸特征，所述的10层深度人脸网络包括7个卷积层和3个全连接层，通过训练和测试两部分进行区别。