本发明涉及电力施工现场人脸识别方法，结合深度神经网络实现电力现场中人员身份的识别。该方法首先利用训练好的人脸检测模型和人脸特征提取模型，建立人脸特征库。在进行现场检测时，首先检测视频每一帧图像中的人脸，提取人脸的特征，并与特征库中的人脸进行对比，实现人员身份的识别。本发明在训练人脸检测和人脸特征提取模型时均采用了不同姿态的人脸数据，以保证模型的泛化能力。采用MTCNN人脸检测模型提取人脸的特征，并通过修改ResNet网络结构，提取512维的人脸特征，实现人脸特征更精细化的提取。同时采用KNN与阈值相结合的判别方法，进一步提高了人脸识别的精度。