SeetaFaceEngine/FaceAlignment/
论文： Coarse-to-Fine Auto-Encoder Networks (CFAN) for Real-Time Face Alignment实现思路（与论文不太一致）：多个级联的SAN第一个SAN用5个平均landmark抽SIFT特征，预测坐标偏移 （论文没有使用平均人脸关键点，直接使用人脸图片作为输入，预测初始坐标值）第二个SAN基于前面的landmark结果继续抽SIFT
