本发明公开了一种基于深度强化学习的仿人机器人面部表情模仿方法，包括：步骤1，获取待模仿目标人脸面部图片，由仿人机器人实体运行的深度强化学习算法对面部图片进行面部动作单元向量预测，得出对应的面部动作单元向量和电机动作向量；步骤2，将电机动作向量作用于实体的仿人机器人，并捕获仿人机器人的对应面部表情；步骤3，将对应面部表情作为初始状态，由运行于仿人机器人的深度强化学习算法根据该初始状态，控制仿人机器人的面部动作对目标人脸面部表情进行模仿，直至仿人机器人完成对目标人脸面部的表情模仿。该方法减少了在仿人机器人实体上训练出次数，避免影响仿人机器人硬件的寿命，而且能保证对目标人脸表情的准确模仿。