本发明公开了一种基于语义分割的人脸遮挡区定位方法，涉及人脸遮挡定位方法领域；其包括步骤1：采集和扩充数据集，并对数据集进行预处理和标注；步骤2：构建包括多尺度空洞卷积模块的子网络模型；步骤3：构建端对端像素级分类的主网络模型；步骤4：训练包括步骤2所述子网络模型和步骤3所述主网络模型的语义分割模型，获取网络模型参数；步骤5：测试图像输入已训练的语义分割模型定位出遮挡的连续区域。本发明通过不同比率的空洞卷积结果融合解决下采样中空洞卷积的棋盘式丢失问题，使得网络适应不同大小的分割对象，人脸遮挡区定位采用语义分割网络使得定位遮挡区域更加细致，能够保留人脸图像中有效像素，定位出遮挡的连续区域。