AndroidでOpenCVを使用して顔検出のパフォーマンスを向上させるにはどうすればよいですか？

Question

私はOpenCVを使ってカメラから顔を検出しているAndroidプロジェクトに取り組んでいます。アプリケーションは顔を正しく検出しますが、パフォーマンスは非常に遅いです。私はこの問題のために何回もチェックしましたが、解決策が見つかりませんでした。パフォーマンスを改善する方法はありますか？

私のコードは次のとおりです。

 QVideoFrame FilterRunnable::run(QVideoFrame *input, 
          const QVideoSurfaceFormat &surfaceFormat, 
          QVideoFilterRunnable::RunFlags flags) 
     { 
      input->map(QAbstractVideoBuffer::ReadOnly); 
      QImage image = imageWrapper(*input); 
      image = image.scaled(640,480); 
      cv::Mat mat(image.width(),image.height(),CV_8UC3,image.bits(),    image.bytesPerLine()); 

      vector<Rect> detectedFaces; 
      detectedFaces.clear(); 
      frontalFaceClassifier.detectMultiScale(mat, detectedFaces, 
            1.6, 3, 2 | CV_HAAR_SCALE_IMAGE , Size(60,60)); 

      qDebug()<<"Cantidad de caras en el vector : " << detectedFaces.size(); 
      if(detectedFaces.size() > 0){ 
       actualFace = detectedFaces.at(0); 

      countDetectedFaces++; 
      qDebug()<<"**********qwerty**********"<<detectedFaces.size(); 
      } 
      for(int i=0;i<detectedFaces.size();i++) 
      { 
      Rect dibujarCuadrado = detectedFaces.at(i); 

      cv::rectangle (mat, dibujarCuadrado, 20, 1, LINE_8, 0); 
      } 
     } 

Answer 1

私はあなたが唯一のHaar分類を実施していました。私はあなたが前線面のものを使用すると仮定しました。正確性を高めるために、プロファイルの顔分類子（opencv haarパッケージで利用可能）をelse文に組み込むことができます。一般的には、必要な分類子を訓練して組み込むことができます。クラシファイアをトレーニングする場合、これは素晴らしいビデオですhere