1、本项目是关于人脸关键点定位在移动端的demo实现，是18-19年初的一些工作说明；
2、主要方法是基于mobilenet-ssd的模型修改的结构，用于人脸68关键点的定位工作；
3、demo中依赖一些训练的模型权重，具体可从网盘下载：
链接: https://pan.baidu.com/s/1o-v_fE-kBiv7JGhBuIUSNw?pwd=2ah5 提取码: 2ah5
4、原始基于DCNN实现的人脸关键点定位在移动端(华为畅享8)的推理时间大概是600ms；具体的模型实现可参考之前的项目；
https://github.com/JWSunny/Face_Landmarks/tree/master/DCNN
5、主要在华为畅享8上进行测试，在无任何移动端推理框架优化的情况下，推理时间300ms；
(1) 关键点到所有关键点中心点在坐标抽上的距离(68*2)；
(2) 关键点到中心点的直线距离；
(3) 关键点与中心点的角度；(共272维)；
(4) 设计简单的神经网络进行多个表情的预测，并移植到移动端，推理时间大概350ms，同样是华为畅享8；
