MTCNN人脸识别算法在单片机上的实现

人脸识别技术在现代社会中得到广泛应用，它能够识别和验证人脸特征，用于许多领域，如安全监控、人脸解锁等。MTCNN（多任务卷积神经网络）是一种常用的人脸检测算法，它能够高效准确地检测出图像中的人脸区域，并输出人脸的关键点位置。

本文将探讨如何在单片机上实现MTCNN人脸识别算法。由于单片机资源有限，我们需要对MTCNN算法进行适当的简化和优化，以适应硬件的限制。我们将着重介绍MTCNN的关键步骤：P-Net、R-Net和O-Net，并给出相应的源代码。

首先，我们来看P-Net（Proposal Network）。P-Net是MTCNN的第一个阶段，它通过一个卷积神经网络筛选出潜在的人脸候选框。以下是P-Net的简化代码实现：

def create_pnet():
    # 构建P-Net模型
    model =