训练深度网络模型
OpenFace还不是运用faceNet的model作为训练模型，所以在准确性上比faceNet要低，如果你只是做一个简单的分类，建议你看看官网的demo3（），如果你想自己训练一个模型，建议提供一个大于500k的图片集作为训练集。（这里的500k应该是50w张图片来理解更合适）
Openface暂时还没提供该faceNet模型的支持。
注意：在K40Gpu的机器上训练数据估计要耗费很多的内存还有一整天的时间，所以务必准备相应的硬件支持。
1）创建原生图片目录data/mydataset/raw
Raw目录下再建立各个分类目录，这些分类目录的名字将是分类的标签名，在子目录下面就存放各个分类的图片。
2）预处理原生图片
如果你想比较你图片集跟LFW数据集的准确率，你可以使用项目中提供的脚本来清除你图片集中带有LFW特征的图片（data/casia-facescrub/remove-lfw-names.py）
我们启用8个线程来预处理图片：
for N in {1..8}; do ./util/align-dlib.py <path-to-raw-data> align outerEyesAndNose <path-to-aligned-data> --size 96 & done