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我已经成功地使用 OpenCV-2.1.0 (cvHaarDetectObjects) 中的 Haar 算法从 iOS 4.2 的 Objective-C 项目中检测图片和视频帧中的人脸。但是，在大多数情况下，iPhone 4 上视频帧的处理时间仍然需要大约 1-2 秒。下面给出了我正在使用的代码示例：

    NSString *path = [[NSBundle mainBundle] pathForResource:@"haarcascade_frontalface_alt" ofType:@"xml"];

    CvHaarClassifierCascade* cascade = 
            (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad([path cStringUsingEncoding:NSASCIIStringEncoding], 
                                             NULL, NULL, NULL);
    CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);

    CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects(small_image, cascade, storage, 1.2, 0, 
                                       0 |CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH |CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT, cvSize(30, 30));

我尝试了多种优化技术，包括 ROI 的智能应用，以及使用整数而不是浮点数。然而，这些变化花费了大量的时间，而且只带来了一点点好处。

有人建议我使用 LBP 可以显着减少人脸检测时间。我一直在尝试和寻找实现 LBP 的方法，但无济于事。在 opencv 中，有一个级联文件（lbpcascade_frontalface.xml），但我找不到任何关于如何使用它的建议。

任何帮助将不胜感激，包括我在搜索中可能错过的其他优化技术和 Google 链接。只要检测的准确性相当有效，检测的准确性并不重要。

谢谢！

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尝试使用Instruments来确定应用程序中的性能瓶颈在哪里。它们可能与您认为的不同。

另外，请查看此性能指南。

于 2011-06-04T15:02:09.653 回答