本发明公开了基于深度学习的脸部痣识别方法及系统，搭建VGG16卷积神经网络，放弃所述VGG16卷积神经网络中的全连接层，并对训练参数进行优化，得到特定全连接层，获得完整模型；使用增强训练集对模型中所有卷积层以及全连接层进行微调，采用优化器优化参数，采用验证集验证数据，验证该模型的泛化能力，选择最优参数模型，作为最终的人脸痣识别模型；对人脸图像进行人脸检测后，将人脸进行裁剪以及分块处理，利用人脸痣识别模型对分块后的人脸区域分别进行预测，以此达到检测痣的要求。