我目前正在成功地使用EmguCV (OpenCV C# wrapper)实时检测人脸(网络摄像头).我大约有7个FPS。
现在我希望改进性能(并节省CPU周期),我正在寻找选项,以下是我的想法:
你对我有什么建议吗?
谢谢。
发布于 2011-07-15 18:06:08
如果我有更好的(更深的)想法,我会回来的,但现在,我刚从工作中回来,很难再想出更多.
朱利安
发布于 2011-07-16 16:14:01
你介绍的所有解决方案似乎都是明智和合理的。然而,如果您使用Haar进行人脸检测,您可能会尝试创建一个梯级较少的级联。虽然20阶段是推荐的人脸检测,10-15可能是足够的。这将显著改善业绩。关于创建自己的级联的信息可以在教程: OpenCV训练(基于Haar类特征的增强分类器级联快速目标检测)上找到。
再一次,使用冲浪是一个好主意。您也可以尝试P学习:基于结构约束的二进制分类器的引导。有有趣的视频在YouTube上呈现这种方法,试图找到他们。
发布于 2012-04-29 05:49:12
这不是一个完美的答案,而是一个建议。
在我在CS的B.Tech的最后一学期的数字图像处理课程中,我学习了位位置切片,以及图像仅仅是它的MSB平面信息如何提供了几乎70%的有用图像信息。所以,你将处理几乎原始的图像,但只有原来的八分之一的大小。
因此,虽然我还没有在我自己的项目中实现它,但我想知道它,以加快人脸检测。因为后来,眼睛检测、瞳孔和眼角检测也占用了大量的计算时间,使整个程序运行速度变慢。
https://stackoverflow.com/questions/6709673
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