本发明提供了一种基于端到端卷积神经网络的颅骨面貌复原方法，包括以下步骤：S1：对人体颅骨CT扫描图像进行数据预处理并制作数据集；S2：搭建卷积神经网络；S3：使用训练样本训练步骤S2中搭建好的卷积神经网络，每训练五轮，便用模型对检测样本进行检测，评判生成的预测面型；S4：选取步骤S4中效果最好的一轮作为最终结果。本发明采用神经网络的方法自动提取颅骨的特征，根据颅骨本身的特性预测面型，具有较高的灵活性，流程少，耗时短，并提升了预测准确率。本发明利用深度卷积编解码器，学习头骨和面貌之间的相互关系及特征，根据颅骨信息还原面型，充分考虑了面部点的空间特性，弥补了稀疏特征点带来的误差。