本发明提供的一种人脸候选框提取方法，主要包括两个步骤：步骤1为候选网络训练过程；步骤2为候选框提取过程；步骤1包括准备3类训练数据和使用得到的数据作为训练样本对候选网络进行训练，其中训练数据分别为切片图像、切片图像对应的锚框的标签、真实边框回归向量；步骤2是基于步骤1中训练好的候选网络对待检测图像进行人脸候选框提取，且所述候选网络为全卷积神经网络。本发明将多锚框与图像金字塔结合使用，减少了图像金字塔层数，在保证准确度的同时大大提升了运行速度，兼顾了准确性和实时性，使得本发明具有良好的实用性。