本发明公开了一种基于轻量化级联神经网络的人脸检测方法。该级联网络具有三个级联子网络，分别是P‑Net、R‑Net、O‑Net。每一个子网络都会有三个输出，分别是面部/非面部分类、人脸的候选框位置以及人脸特征点定位。该方法为：首先，构建图像金字塔，使得图片中的人脸缩放到P‑Net能够检测的适宜尺寸，并利用P‑Net进行检测，快速生成人脸候选窗口。然后，R‑Net网络对P‑Net网络生成的人脸候选窗口进一步过滤，拒绝大部分非面部窗口。最后，O‑Net网络对R‑Net网络生成的人脸候选窗口再次过滤，输出最终的人脸候选框和5个人脸特征点。本发明能够在资源受限的设备中部署。相比于MTCNN框架，速度提升25％，资源占用减少40％以上。