Mat*_*oli 5 c# opencv computer-vision face-detection emgucv
我目前正在使用EmguCV(OpenCV C#wrapper)成功地实时检测面部(网络摄像头).我得到7 FPS左右.
现在我正在寻求提高性能(并节省CPU周期),我正在寻找选项,这是我的想法:
检测面部,拾取面部特征并尝试在下一帧中找到这些特征(使用SURF算法),这样就变成了"面部检测+跟踪".如果未找到,请再次使用面部检测.
检测面部,在下一帧中,尝试检测面部先前所在的ROI中的面部(即,在图像的较小部分中查找面部).如果找不到脸部,请尝试再次在整个图像中查找它.
侧面思路:如果没有检测到2-3帧的脸部,并且图像中没有移动,则在检测到移动之前不要再尝试检测脸部.
你有什么建议吗？
谢谢.
对于 SURF 算法，您可以尝试，但我不确定它是否提供了面部的相关特征，可能是眼睛周围，或者如果您距离很近且皮肤不规则，或者如果分辨率足够的话，可能在头发中。此外，SURF 并不是真的很快，如果你想节省 CPU 时间，我会避免做更多的计算。
roi是个好主意，你可以通过camshift算法来选择它，它不会节省很多CPU，但你可以尝试，因为camshift是一个非常轻量级的算法。我再次不确定它是否真的相关，但你在第二篇文章中得到了好主意：最小化搜索区域......
侧面的想法对我来说似乎很好，你可以尝试检测运动（例如全局运动），如果没有那么多，那么就不要尝试再次检测你已经检测到的东西......你可以尝试用运动来做到这一点模板，如您所知道的来自均值漂移或人脸检测的轮廓...与帧 n-1 和帧 n 匹配的非常简单、轻量级但不鲁棒的模板还可以为您提供一个系数，用于衡量这两个帧之间的相似性，你可以说低于某个阈值你就会激活面部检测......为什么不呢？如果 C# 包装器具有 matchTemplate() 等效函数，则需要 5 分钟才能实现...
如果我有更好（更深入）的想法，我会回到这里，但现在，我刚刚下班回来，很难思考更多......
朱利安,
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