参考：blog.csdn.net/xiamentingtao/article/details/47306887
目标：寻找眼睛等部位的特征点
方法：假设我们有一个初始的特征点x0，希望通过迭代，逐步求出准确地特征点x∗。
训练阶段：选取训练集特征点的平均值x0作为初始值，每张脸的x∗已知：
给定一幅含有m个像素的图像d∈R^(m×1),d(x)∈R^(p×1)用来索引图像的p个特征点，x代表p个特征点。h(d(x))∈R^(128p×1)
目标函数：
记：
每一步迭代都可以计算出一对R_k 和 b_k，它们一起构成了最后的模型。求解 R_k 和 b_k 的方法类似于贪心算法，即在每一步，最小化迭代后的值与最优值的差:
|| x* - x_k + R_k * f(x_k) + b_k ||^2
这个其实就是最简单的线性最小二乘问题，可以很容易的求解。
当我们计算出一系列的{Rk},{bk},我们就可以通过迭代式（1）通过迭代求解特征点。一般初始的特征点可以选取训练时的初始特征点。
无需像牛顿迭代法中求解：海森矩阵H以及雅克比矩阵（如果f(x)是标量函数，那么雅克比矩阵是一个向量，等于 f(x) 的梯度）
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