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【C++版】Face Alignment at 3000 FPS by Regressing Local Binary Features源...

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该源码采用c++编写,重现了 “Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features  ”cvpr2014文章中的人脸对齐算法,文章下载地址见:http://www.thinkface.cn/thread-3137-1-1.html

使用说明:
1.下载人脸数据库,获取Path_Images.txt。
AFW人脸数据库:http://www.thinkface.cn/thread-1029-1-1.html
LFPW人脸数据库:http://www.thinkface.cn/thread-1032-1-1.html
Helen人脸数据库:http://www.thinkface.cn/thread-1030-1-1.html
IBUG人脸数据库:http://www.thinkface.cn/thread-1031-1-1.html
2.下载liblinear库,编译获取blas库(liblinear/blas/blas.a)。你需要将你的blas.a替代build目录下的blas.a。
3.进入build文件夹,编译该程序。
cmake  make
4.模型的训练:在LBF.cpp文件中设置全局参数,在TrainDemo.cpp中设置数据库。采用“LBF.out TrainModel”进行编译。
5.在数据库上进行测试:在TestDemo.cpp文件中设置测试数据库,使用“LBF.out TestModel”进行编译。

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