我已成功使用OpenCV-2.1.0中的Haar算法（cvHaarDetectObjects）来检测iOS 4.2的Objective-C项目中的图片和视频帧中的面部。但是，在大多数情况下，iPhone 4上的视频帧处理时间大约需要1-2秒。我正在使用的代码示例如下：
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));
我尝试了多种优化技术，包括ROI的智能应用，以及整数而不是浮点数的使用。然而，这些变化花费了大量时间，只有很小的好处。
有人建议我使用LBP可以显着缩短面部检测时间。我一直在尝试和寻找实施LBP的方法，但无济于事。在opencv中，有一个级联文件（lbpcascade_frontalface.xml），但我找不到任何有关如何使用它的建议。
任何帮助都将受到赞赏，包括我可能在搜索中遗漏的其他优化技巧和Google链接。只要合理有效，检测的准确性并不重要。
谢谢！