This project is about the utilization of CNN to detect human face point. Trained with the dataset LFW and images from Internet.
这个CNN人脸配准系统是基于C++写的，核心模块都是自个实现的，代码参考的是一个开源的手写体识别CNN程序： http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi
论文参考的是： http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/archive/CNN_FacePoint.htm ，训练数据在官方主页里也提供了。
在调试多线程模块的时候一直有错，暂时就把多线程实现的部分注释掉了。故实际训练时是串行训练的，速度可想而知。 在博客 http://blog.csdn.net/reporter521/article/details/45567555 里面也说了，纯属抱着学习的心态。 :)
代码中的注释写的也比较完整，适合对CNN底层实现机制感兴趣的小伙伴。
1、卷积网络各基础部件模块，包括网络层类，神经元类，网络连接类等，各类别定义了各自的成员变量与成员函数， 详见：NeuralNetwork.h/cpp；
2、网络参数配置模块，对网络训练参数初始化配置，比如学习速率，收敛停止条件等，参数设置以配置文件形式进行读取与修改， 详见：Preferences.h/cpp；
3、网络构建模块，包括对九层网络的逐层构建，层间神经元建立连接，权值初始化等，详见：CCreateNetwork.h/cpp；
4、网络前向/后向模块，前向计算进行网络计算，后向传播进行网络训练，在训练过程中经过一定次数时将网络权值自动保存为本地文件， 详见：CCalculateNetwork.h/cpp；
5、系统逻辑模块，实现命令行的交互实现，若选择进行网络预测，询问是否需要载入已训练好的网络权值，若需要，则弹窗手动选择之前保存的已训练好的网络权值；若选择网络训练，则询问是重新开始训练，还是载入已有参数权重接着进行训练，详见：main.cpp。