一、MTCNN的原理 搭建人臉識別系統的第一步是 人臉檢測 ，也就是在圖片中找到人臉的位置。在這個過程中，系統的輸入是一張可能含有人臉的圖片，輸出是人臉位置的矩形框，如下圖所示。一般來說，人臉檢測應該可以正確檢測出圖片中存在的所有人臉，不能用遺漏，也不能有錯檢。 獲得包含人臉的矩形框后，第二步要做的就是 人臉對齊（Face Alignment） 。原始圖片中人臉的姿態、位置可能較大的區別，為了之後統一處理，要把人臉"擺正"。為此，需要檢測人臉中的 關鍵點（Landmark） ，如眼睛的位置、鼻子的位置、嘴巴的位置、臉的輪廓點等。根據這些關鍵點可以使用 仿射變換 將人臉統一校準，以盡量消除姿勢不同帶來的誤差，人臉對齊的過程如下圖所示。 這裏介紹一種基於深度卷積神經網絡的人臉檢測和人臉對齊方法----MTCNN，它是基於卷積神經網絡的一種高精度的實時人臉檢測和對齊技術。MT是英文單詞Multi-task的縮寫，意思就是這種方法可以同時完成人臉檢測的人臉對齊兩項任務。相比於傳統方法，MTCNN的性能更好，可以更精確的定位人臉，此外，MTCNN也可以做到實時的檢測。 MTCNN由三個神經網絡組成，分別是 P-Net、R-Net、O-Net 。在使用這些網絡之前，首先要將原始圖片縮放到不同尺度，形成一個"圖像金字塔"，如下圖所示。 接着會對每個尺度的圖片通過神經網絡計算一遍。這樣做的原因在於：原始圖片中的人臉存在不同的尺度，如有的人臉比較大，有的人臉比較小。對於比較小的人臉，可以在放大后的圖片上檢測；對於比較大的人臉，可以在縮小后的圖片上進行檢測。這樣，就可以在統一的尺度下檢測人臉了。 現在再來討論第一個網絡P-Net的結構，如下圖所示 P-Net的輸入是一個寬和高皆為12像素，同時是3通道的RGB圖像，該網絡要判斷這個12x12的圖像中是否含有人臉，並且給出人臉框和關鍵點的位置。因此對應的 輸出應該由3部分 組成： （1）第一個部分要判斷該圖像 是否是人臉 （上圖中的face classification），輸出向量的形狀為1x1x2，也就是兩個值，分別為該圖像是人臉的概率，以及該圖像不是人臉的概率。這兩個值加起來應該嚴...