网上对论文 face alignment at 3000 fps via regressing local binary features 代码解析很少，希望能给读者代码详细的解析.
这能论文下载地址
论文的解读可以参考我前几篇博客。
论文的配置
1代码下载 源代码地址:https://github.com/jwyang/face-alignment
2.算法要求运行环境 matlab2014a ,windows64位,如果matlab2012最好改成2014，不然后面要改几个函数。如果不想改，就按照代码里面read.txt 改相应的函数
3下载数据库 afw, lfpw, helen, ibug, etc 可以下载任何一个或多个，并在 train_model.m 中，在train之前，定义下载的数据库名字，比如{‘afw’, ‘lfpw’, …, }。 再下载好的afw,放到根目录下。比如：D:\搜狗高速下载\face-alignment-master\face-alignment-master。
进入控制台cmd.先转到目录 D:\搜狗高速下载\face-alignment-master\face-alignment-master\afw，然后输入命令dir /b/s/p/w *.jpg>Path_Images.txt，这是将所有jpg的文件的文件名都输入到Path_Images.txt文件中，
4为代码中的训练样本函数的依赖库liblinear做配置，，下载liblinear . ~cjlin/liblinear/ 进行线性回归机器训练，如果你是windows64位，直接从windows里面文件拷贝到matlab中。
5然后我们开始训练样本.在matlab中新建个.m文件，输入一下代码： filepath_ranf=’./ranf.mat’; filepath_ws=’./ws.mat’;
lbfmodel=train_model({‘afw’});
ranf =lbfmodel.ranf; ws = lbfmodel.Ws;
save(filepath_ranf,’ranf’); save(filepath_ws,’ws’);
6训练时间比较长，训练完毕后，可以在face_alignment文件中看到ranf.mat与ws.mat两个文件,大概120M多。
7测试。比如现在我们想测试数据库ibug.进入控制台cmd.先转到目录 D:\搜狗高速下载\face-alignment-master\face-alignment-master\ibug，然后输入命令dir /b/s/p/w *.jpg>Path_Images.txt，这是将所有jpg的文件的文件名都输入到Path_Images.txt文件中
8开始训练样本.在matlab中新建个.m文件，输入一下代码： filepath_ranf=’./ranf.mat’; filepath_ws=’./ws.mat’;
r=load(filepath_ranf); w=load(filepath_ws);
ranf=r.ranf; ws=w.ws;
t.ranf=ranf; t.Ws=ws;
test_model({‘ibug’},t);
9.就可以运行看测试结果了。
流过泪的眼睛更明亮，滴过血的心灵更坚强！
