本发明属于表情追踪技术，具体的说是一种基于MobileNets模型的表情追踪方法。本发明主要包括：通过预处理生成训练数据集，所述预处理为使得数据集中每一张图片的人脸均具有三维特征坐标；采用一个标准卷积层、12个分离卷积层、1个均值池化层以及全连接层和Softmax构建神经网络MobileNets模型；所述12个分离卷积层为6个深度卷积与6个点卷积；采用获得的训练数据集对构建的神经网络MobileNets模型进行训练；采用训练好的神经网络MobileNets模型获取输入图像的人脸三维特征点坐标；对模型提取的人脸三维特征点坐标做网格重建生成形变系数，用于对人脸3D模型进行控制，实现表情追踪。本发明的有益效果为，兼顾了模型大小与运行速度，因而可适应于移动设备，具有较强的实用性。