提高Haar分类器的检测效率

这一章我简略的探讨下Haar分类器的检测效率。

我尝试过的几种方法：

1）尝试检测算法与跟踪算法相结合，原本以为Camshift是个轻量级的算法，但是正如我后来看到的，建立反向投影图的效率实在不高，在PC上效果不错，但是在ios上速度很慢，这个我后来发现可能是因为ios浮点运算效率不高的原因。但是即便速度能上去，靠Camshift跟踪算法太依赖肤色了，导致脖子，或是手什么的干扰很严重，这个调起来很费神，也不一定能调好。

2）修改OpenCV中Haar检测函数的参数，效果非常明显，得出的结论是，搜索窗口的搜索区域是提高效率的关键。

3）根据2）的启发，我打算利用YCbCr颜色空间，粗估肤色区域，以减少人脸的搜索面积，但是后来苦于没能高效率的区分出肤色区域，放弃了该方法。

4）换了策略，考虑到视频中人脸检测的特殊性，上一帧人脸的位置信息对下一帧的检测有很高的指导价值，所以采有帧间约束的方法，减少了人脸搜索的区域，并且动态调整Haar检测函数的参数，得到了较高的效率。

5）其他关于算法之外的优化需要根据不同的处理器做具体的优化。