1.一种基于改进型LeNet的鲁棒蒙面人脸检测方法，其特征在于包括以下步骤：
1)通过水平翻转原始训练图片，扩充训练数据；
2)通过修改传统的LeNet模型的结构,提出新的MLeNet模型，使之适应于蒙面人类的检测问题；
3)借用原始的LeNet模型中的参数预训练MLeNet结构，并微调MLeNet模型，得到适合于蒙面人脸的检测器；
4)结合滑动窗口及非最大化抑制技术准确定位出蒙面人人脸的位置。
2.如权利要求1所述一种基于改进型LeNet的鲁棒蒙面人脸检测方法，其特征在于在步骤2)中，所述通过修改传统的LeNet模型的结构,提出新的MLeNet模型，使之适应于蒙面人类的检测问题的具体方法为：调整卷积核大小和特征图个数，另外，改变原来的输出层的节点数10为2，使之适合于人类检测的2分类问题。