本发明公开了一种基于卷积神经网络的快速人眼跟踪方法，包括步骤：1)制作人眼跟踪数据集和人眼验证数据集；2)用人眼跟踪数据集训练人眼跟踪卷积网络，使用人眼验证数据集训练人眼验证卷积网络，训练方法为带动量的小批量梯度下降法，损失函数为均方误差；3)获取视频中的初始人眼位置；4)使用人眼跟踪卷积网络在随后的视频帧中追踪人眼；5)使用人眼验证卷积网络验证人眼追踪结果是否准确；6)若步骤5)判定人眼跟踪结果不准确，则重新进入步骤3)获取初始人眼位置；若准确则读取下一视频帧回到步骤4)继续追踪人眼。本发明突破现有追踪方法错误率高，速度慢，无法应对复杂的现实场景的问题。