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Detección de rostros en iPhone usando OpenCV y LBP

Question

He estado trabajando con éxito con el algoritmo Haar en OpenCV-2.1.0 (cvHaarDetectObjects) para detectar caras en imágenes y marcos de video desde un proyecto de Objective-C para iOS 4.2. Sin embargo, el tiempo de procesamiento de los cuadros de video todavía demora alrededor de 1-2 segundos en el iPhone 4 en la mayoría de las condiciones. Un ejemplo del código que estoy usando se da a continuación:

    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));

He intentado varias técnicas de optimización, incluida la aplicación inteligente de ROI, y el uso de enteros en lugar de flotantes. Sin embargo, estos cambios han tomado grandes cantidades de tiempo y solo han tenido un beneficio menor.

Se me ha sugerido que la utilización de LBP podría reducir significativamente el tiempo de detección de rostros. He estado experimentando y buscando formas de implementar LBP, pero fue en vano. En opencv, hay un archivo en cascada (lbpcascade_frontalface.xml), pero no puedo encontrar sugerencias sobre cómo usarlo.

Cualquier ayuda sería apreciada, incluidas otras técnicas de optimización y enlaces de Google que podría haber perdido en mi búsqueda. La precisión de la detección no es crítica siempre que sea razonablemente efectiva.

¡Gracias!

Answer 1

Intenta usar Instruments para determinar dónde están los cuellos de botella de rendimiento en tu aplicación. Lo más probable es que sean diferentes de lo que crees que podrían ser.

Además, consulte esta guía de rendimiento.