dlib人脸检测模型，可以检测出人脸68个特征点，包括眼睛、耳朵、嘴巴、鼻子、轮廓等部位，可用于眨眼检测，张闭口检测，活体检测等用途。

初学者， 很好的资源

Landmark5000软件Windows在64位操作系统下的安装方法

shape_predictor_68_face_landmarks.dat

matlab alexnet图像识别代码ConvNet_地标 该软件包包含[]中介绍的工作的实现。 此外，已对原始作品进行了一些修改，例如对候选匹配项进行几何重排的过程。 最后，该软件包包括一个新的视觉位置识别模块，该模块利用原始的ConvNet地标算法作为Bag Of Word模型[]的简单特征提取器。 测试 跑步 startup.m 为了将必要的文件夹添加到matlab搜索路径。 否则，只需运行其中一个会自动调用启动功能的脚本即可。 在此步骤之后，为了启动该模块，只需在脚本script_convNet_bow和script_convNet_online之间运行一个即可。 参数 use_odometry use_mem build_mem use_odom enable_figures 主要脚本 script_convNet_bow.m：在此脚本的开头，有一个对get_defaults_bow.m的调用，该脚本包含将被加载到全局变量ds的所有需要​​配置的脚本。 因此，仅在未设置use_mem和build_mem标志的情况下使用它。 执行结束时，将在ds变量中收集的结果保存到名为fo

人脸68点 landmark 改进方法：让机器自动去识别人脸的关键点部位，然后进行标注，可节省人工劳动力，运用机器学习的方法来提升标注的效率 在优化相关图像识别算法提供了一种参考思路

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Dlib_FaceLandmark_Detector_1.3.0.unitypackage.zip

Face Alignment at 3000fps via Regressing Local Binary Features中LBF特征的理解

编译opencv所需下载的3rdparty，主要是 .cache中的文件，如ade、face_landmark_model、ffmpeg、ippicv、boostdesc、vgg等文件。