本发明公开了基于多尺度的级联稠密连接神经网络的人脸检测方法，属于图像处理和计算机视觉领域，适用于人脸识别、人脸表情识别、驾驶员疲劳检测等智能系统。本发明包括区域提名网络的构建方法和多级稠密连接卷积网络模型的构建方法，具体包括：收集标注了人脸矩形框（boundingbox）信息的人脸图片，形成一个符合各个子网络输入条件的训练数据集合；构造一个泛化能力强的级联稠密连接神经网络；利用训练数据集合分别训练各个子网络，并得到整体网络模型；最后利用该该整体网络模型，检测图片中的多姿态人脸。本发明通过在网络中引入了稠密连接的方式，使得网络能够充分提取人脸特征信息，从而提高多姿态下人脸检测的准确率。