MTCNN算法，全稱Multi-task Convolutional Neural Network（多任務卷積神經網路），是一種用於人臉檢測和人臉對齊的深度學習方法。它通過一個三級網路結構——P-Net、R-Net和O-Net，同時實現了人臉區域檢測和人臉關鍵點定位。
P-Net：首先，P-Net使用一個全卷積網路快速生成候選視窗。這些候選視窗是基於輸入圖像的12x12區域生成的。P-Net還預測了邊界框回歸向量，用於修正這些候選框的位置。最後，通過非極大值抑制（NMS）合併高度重疊的候選框。
R-Net：R-Net接收P-Net生成的候選視窗作為輸入，並使用一個更複雜的CNN來過濾和選擇高精度的候選視窗。這一步進一步排除了大量的非人臉視窗。
O-Net：O-Net是最後一級網路，它使用一個功能更強大的CNN來細化結果，並輸出面部標誌點的最終位置。
MTCNN算法的特點包括：
圖像金字塔：通過調整圖像大小構建圖像金字塔，以適應不同尺度的人臉。
框線回歸：在P-Net和O-Net中，邊界框回歸用於微調候選框的位置，提高檢測精度。
非最大值抑制：在P-Net中套用NMS技術，以合併高度重疊的候選框，減少冗餘。
相比於傳統的算法，MTCNN在人臉檢測和人臉對齊任務上展現了更好的性能和更快的檢測速度。