本发明提供了人脸识别的方法及系统，获取人脸图像数据集中人脸的性别、身份信息及人脸分类信息；同时利用人脸的性别、身份信息及人脸分类信息对神经网络模型进行训练获取人脸识别模型。本发明在人脸识别模型在训练数据集中加入了人脸性别的监督信息，通过包含人脸分类损失函数及人脸性别损失函数的联合训练损失函数对人脸识别模型进行训练，在人脸识别过程中，基于人脸性别概率分布和人脸分类特征进行相似度计算，同样在较为黑暗场景下，常规的面部识别算法已经失效的前提下，利用性别参数减去性别的相似度，可以较为有效的防止将两个相似但不同性别的人识别为同一个人，提高人脸识别算法的准确度，较为准确的识别人脸图像的身份信息。