環境依賴：

opencv2413  由於隨時間的變化，提供的opencv2413檔案可能失效，請自行搜尋此檔案下載並安裝
opencv安裝和配置：參考之前發表的一篇文章：opencv安裝和配置 http://blog.csdn.net/SalterDucky/article/details/77819410

開始：

1  準備資料庫（參見工程檔案中的LBF.cpp）

        //trainDataName.push_back("afw");
        //trainDataName.push_back("helen");
        //trainDataName.push_back("lfpw");      
        //testDataName.push_back("ibug");

下載這四個資料庫（地址：https://ibug.doc.ic.ac.uk/resources/facial-point-annotations/）到某個目錄下，各自解壓到自己的目錄（如：./datasets/afw/*.jpg等）
四個資料庫下載完畢以後，當前目錄應該是

    ./datasets/afw/*
    ./datasets/helen/*
    ./datasets/lfpw/*
    ./datasets/ibug/*

然後返回桌面，按win+R，輸入 cmd 開啟控制檯，改變當前工作目錄為datasets所在資料夾，假設是d盤，則步驟為：

    D: <點選回車>
    cd D:/你/的/datasets/所/在/的/文/件/夾/ <點選回車>
    <開始生成這四個資料夾下的所有檔案路徑到當前資料集的 Path_Images.txt 下>
    cd afw <點選回車>
    dir /b/s/p/w *.jpg>Path_Images.txt <點選回車>
    cd ../lfpw/testset <點選回車>
    dir /b/s/p/w *.png>Path_Images.txt <點選回車>
    cd ../trainset <點選回車>
    dir /b/s/p/w *.png>Path_Images.txt <點選回車>

    
    注意：以上這些命令只是生成了afw資料庫和lfpw資料集的必備的路徑檔案，如果你需要用到其他的資料集（helen、ibug等）就需要自己生成相應的Path_Images.txt並在LBF.cpp中標出其位置。由於我僅用了這兩個資料集，其他的沒有使用。

2  配置vs2013環境

2.1  下載vs2013工程檔案（http://pan.baidu.com/s/1o8OFU0E），放到某個盤下並解壓，待用    
  2.2  配置opencv的環境
        開啟工程檔案的sln，（如出現載入工程失敗的情況，請自己檢視錯誤原因是有幾項配置打不開，此時開啟工程配置檔案3000_test.vcxproj，找到並刪除打不開的那幾項並重新載入即可），右擊工程名稱，選擇當前工程設定，配置opencv(參見我之前發表的

指導文章 http://blog.csdn.net/SalterDucky/article/details/77819410 ，重複操作一遍opencv配置的步驟2.4即可)
    2.3  修改工程中的LBF.cpp檔案 
        2.3.1  修改除錯引數：開啟工程設定（<右擊>專案 -> 屬性）找到 通用屬性-> 除錯，裡面有個命令引數的輸入框，輸入命令引數即可。
            解釋：類似於控制檯執行的時候，輸入的引數，如果輸入的是:<空格>TrainModel 則相當於在控制檯中輸入：test_3000.exe TrainModel
        2.3.2  修改視訊幀數
            這個我已經修改好了，引數為Demo的時候可以直接實時顯示臉部的配準情況

3  執行

    執行的引數共有三個，訓練、測試和Demo
    我現在進行在這個階段，目前並沒有發現速度有多塊，效果有多好，正在進一步測試和修改，歡迎交流

4  注意

    參考了大量的資料、文獻，少數記不清楚到底在哪了，我儘量將所有都用過的資料全部放在這裡
    

參考資料：

論文原文：
    Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features
        http://7xrqgw.com1.z0.glb.clouddn.com/3000fps.pdf
    
資源綜合：
    3000fps face alignment資源彙總
        http://blog.wangcaiyong.com/2016/03/19/face-alignment/

原理解析：
    C++實現和解讀Face Alignment at 3000fps via Local Binary Feature
        https://freesouls.github.io/2015/06/07/face-alignment-local-binary-feature/#4-__u6548_u679C_u5982_u56FE_uFF1A_u8FD8_u662F_u5F88_u4E0D_u9519_u7684
    Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features（CVPR2014）讀後感（first pass）
        http://blog.h5min.cn/real_myth/article/details/52188444
    論文閱讀“Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features”  
        http://blog.csdn.net/ubunfans/article/details/51475603

程式碼執行：
    原始碼：face-alignment-at-3000fps
        https://github.com/luoyetx/face-alignment-at-3000fps
    配置選項：Face Alignment at 3000FPS（C++版）工程配置（非Cmake）  
        http://blog.csdn.net/duan19920101/article/details/50582249
    將人臉資料庫生成為.txt檔案
        http://blog.csdn.net/duan19920101/article/details/50585454