Об оптимизации dlib::frontal_face_detector

привет, я делаю приложение, которое определяет ориентиры лица (68 баллов)

У меня проблемы с оптимизацией системы. Я использую метод HOG для обнаружения лиц.

В detector(cv_grayscale, face_detections, -0.2); введите "dlib::frontal_face_detector&Detector"

Там очень много вычислений. Таким образом, процессор Android не может их покрыть.

Итак, кто-нибудь решил эту проблему или соответствующие проблемы?

bool DetectFacesHOG(vector<cv::Rect_<double> >& o_regions, const cv::Mat_<uchar>& intensity, dlib::frontal_face_detector& detector, std::vector<double>& o_confidences)
{

      double scaling = 1.3;
      cv::Mat_<uchar> upsampled_intensity;
      cv::resize(intensity, upsampled_intensity, cv::Size((int)(intensity.cols*scaling), (int)(intensity.rows*scaling)));

      dlib::cv_image<uchar> cv_grayscale(upsampled_intensity);
      std::vector<dlib::full_detection> face_detections;

      // millions of computation !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
      detector(cv_grayscale, face_detections, -0.2);
      ....
}