MTCNN算法出自深圳先进技术研究院，乔宇老师组，是今年2016的ECCV。

正如上图所示，该MTCNN由3个网络结构组成（P-Net,R-Net,O-Net）。
Proposal Network (P-Net)：该网络结构主要获得了人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量。并用该边界框做回归，对候选窗口进行校准，然后通过非极大值抑制（NMS）来合并高度重叠的候选框。
Refine Network (R-Net)：该网络结构还是通过边界框回归和NMS来去掉那些false-positive区域。
只是由于该网络结构和P-Net网络结构有差异，多了一个全连接层，所以会取得更好的抑制false-positive的作用。
Output Network (O-Net)：该层比R-Net层又多了一层卷基层，所以处理的结果会更加精细。作用和R-Net层作用一样。但是该层对人脸区域进行了更多的监督，同时还会输出5个地标（landmark）。

详细的网络结构如下图所示：

训练：
MTCNN特征描述子主要包含3个部分，人脸/非人脸分类器，边界框回归，地标定位。

人脸分类：