用MTCNN算法代替openCV人脸检测

MTCNN算法是一种用于人脸检测和人脸识别的深度学习算法，全称为Multi-task Cascaded Convolutional Networks。相比于传统的基于特征工程的方法，MTCNN算法能够更准确地检测和识别人脸，并且具有较好的实时性能。

MTCNN算法主要包括三个步骤：P-Net、R-Net和O-Net。P-Net是一个用于快速筛选候选框的网络，R-Net是一个用于进一步筛选和回归候选框的网络，O-Net是一个用于人脸关键点定位和人脸属性分类的网络。这三个网络通过级联的方式，逐步提取和筛选出人脸区域。

MTCNN算法相比于传统的基于openCV的人脸检测方法，具有以下优势：

1. 准确性高：MTCNN算法通过深度学习网络的方式，能够更准确地检测和识别人脸，尤其是在复杂场景下的表现更好。
2. 实时性好：MTCNN算法经过优化和加速，能够在较短的时间内完成人脸检测和识别，适用于实时应用场景。
3. 多任务支持：MTCNN算法不仅可以进行人脸检测，还可以进行人脸关键点定位和人脸属性分类等任务，具有更多的应用潜力。

MTCNN算法在人脸检测和人脸识别领域有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：

1. 人脸识别系统：MTCNN算法可以用于构建人脸识别系统，实现人脸的检测、识别和验证等功能。
2. 人脸表情分析：MTCNN算法可以用于分析人脸表情，例如判断人脸是否笑容、生气等。
3. 人脸属性分析：MTCNN算法可以用于分析人脸的属性，例如年龄、性别、种族等。
4. 人脸美化应用：MTCNN算法可以用于人脸美化应用，例如自动美颜、磨皮等。

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