人脸关键点定位.FA-CSS算法源码（下）

首先按照源码中read me配置。可能运行出错的部分，用黄字高亮了解决方案。

以下分别解说训练和测试代码。

====训练部分===============

核心训练文件为l learnCFSS.m，需按顺序依次执行getParametricModels、addAll以及learnCFSS这几个步骤。在运行过程中需要使用matlabpool实现并行计算。若数据量N小于100，则无需启动并行处理。若系统未安装并行工具箱，可通过手动修改代码的方式禁用并行功能。

系统要求至少具备约900个样本，方能通过PCA部分中的数量验证环节。同时，该过程对内存容量有较高需求。

在poseVoting.m文件中调用了dist函数，该函数依赖于神经网络工具箱的支持。若缺少该工具箱，可手动添加dist函数以满足需求。

系统至少需要约2700个样本，才能完成traintestP.m文件中训练SVC模型时的数量验证步骤。

traintestP.m文件中引用了libsvm库中的svmtrain函数。为了避免与VLFEAT工具箱中同名函数产生冲突，在进入相关代码段之前，应首先移除VLFEAT的路径设置，随后再重新添加回来。

learnCFSS