较小的位图不会增加人脸检测器移动视觉的速度
简介： 我们的应用程序依赖于面部标志物的高检测速度（=睁眼或闭眼）。因此，我开发了一种算法，该算法从上一帧开始获取人脸的位置，并从下一帧开始裁剪图像。这可以完美工作，并且人脸检测器只需处理四分之一的图像。
但这并不会提高检测速度。有人知道为什么吗？
重要的代码片段：
在将位图传递给人脸检测器之前，将执行此片段。它采用前一帧的脸部位置，并且仅通过图像的这一部分：
Bitmap bitmapReturn = Bitmap.createBitmap(bitmap, topLeftX, topLeftY, width, height);
该片段在人脸检测器处理完帧后执行。它提供下一帧图像的位置：
```js
float spotY = getSpotY(face); float spotX = getRatioX(face); int moveX = (int) (((float)bitMapScanWidth / 2) - spotX) ; int moveY = (int) (((float)bitMapScanHeight / 2) - spotY); moveValues(moveX, moveY);
还有一些其他代码片段可确保图像值，```js
topLeftX
并```
且```js
topLeftY
不```
会达到位图大小以外的值，还有一些代码片段可确保人脸在图像上的大小相同。
但正如之前所说。算法工作正常，但不再导致速度提高。我不知道为什么，因为它可以大大减少所需的计算时间。谁能解释我为什么不是这种情况？我需要调整一些东西吗？还是有另一种方法可以提高算法速度？
请注意，当我比较两个版本之间的速度（使用裁剪图像的算法和不使用裁剪图像的算法）时，两个版本实际上都是通过所需的功能来计算的，以裁剪图像。唯一的区别是，其中一个实际使用值来裁剪图像，而另一个仅在背景中计算了它们。这意味着，我的算法所需的计算并不是速度提高缺失的原因。版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
提高面部检测速度的尝试没有达到预期效果可能有以下几个原因：
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预处理时间：虽然你减少了图像处理区域，但创建裁剪位图的操作
Bitmap.createBitmap(bitmap, topLeftX, topLeftY, width, height)本身也是需要计算时间的。这个操作可能会抵消掉部分因减少图像处理区域而节省的时间。 -
人脸检测算法优化：如果你使用的人脸检测算法没有针对小尺寸输入进行特别优化，那么在处理小图像时可能不会显著加快速度。某些算法可能在处理较大图像时具有更好的并行处理能力或更高效的内部机制。
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硬件加速限制：图像处理和面部识别通常依赖于GPU或其他硬件加速。如果裁剪后的图像大小仍然允许硬件全速运行，那么进一步缩小图像尺寸可能不会带来额外的速度提升。
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I/O瓶颈：如果图像数据从内存读取到CPU或GPU进行处理的过程中存在I/O瓶颈，那么减少处理的数据量可能对整体速度影响不大。
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连续帧的相关性：如果连续帧之间的人脸位置变化不大，你的方法确实可以减少处理量。但如果变化剧烈，频繁的重新定位和裁剪操作可能会引入额外开销。
为了提高效率，你可以考虑以下几点：
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直接在算法层面优化：检查人脸检测库是否有参数可以调整，比如降低精度以换取速度，或者查看是否有专门针对小面积人脸优化的模式。
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利用多线程或异步处理：确保图像处理和面部检测任务在不同的线程中执行，避免阻塞主线程，并充分利用多核处理器的优势。
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硬件加速：确认你的算法是否充分利用了GPU加速功能，如果没有，探索如何启用或集成支持GPU加速的库。
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缓存策略：对于连续帧中相似的人脸位置，可以考虑缓存上一帧的检测结果或预处理过的图像区域，减少重复计算。
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算法重构或替换：研究是否有更高效的人脸检测算法，特别是那些为实时应用设计的轻量级模型，如MobileNet、MTCNN等，它们可能更适合快速检测的需求。
综上所述，问题可能不在于裁剪逻辑本身，而是与算法实现、系统配置或数据处理流程相关。通过综合分析和针对性优化，应该能够找到提升速度的有效途径。
