为解决人脸关键点定位受到姿态、光线、表情以及遮盖问题的影响而使得定位效果可靠性不佳的问题，提出了一种基于并行卷积神经网络的人脸关键点定位方法。利用卷积神经网络对局部细节特征提取以及深度学习的特点，设计实现了一种并行卷积神经网络，该网络把人脸图像、上半人脸以及下半人脸分别送入到相同结构的卷积网络进行训练学习，通过对图像进行局部卷积以及下采样，提取人脸关键点附近的细节特征，并对三级并行网络定位结果进行加权合成，实现人脸特征点定位。在LWF人脸库上定位实验结果表明，该方法在准确性以及可靠性方面都得到很大程度提升，能实现对人脸关键点的鲁棒准确估计。