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안녕하세요?

Face Detection을 하여 동영상처리를 하면 속도가 느려지는 현상이 나타나는 것은 일반적인 현상입니다.

지금 어떤 예제를 실행하시는지 정확히는 모르지만 Harr Cascading을 하시면 뒤로 가서 YOLO나 face recognition 예제를 실행하면 동일한 하드웨어 환경에서 더 느리게 될 것입니다.

그래서 과정 마지막에 '얼굴 인식(Face recognition) 프로그램 최적화'라는 단원에서 해결방법을 몇 가지 제시합니다.

1. 가장 기본적인 방법은 하드웨어의 성능을 높이는 것입니다. GPU나 TPU를 사용하면 더 좋겠지요. 

2. 그러나 적은 비용으로 좋은 결과를 얻기 위해서 실무에서는 실시간으로 보여주지 않고 처리하면서 새로운 동영상으로 저장하는 방식을 많이 사용합니다.  '얼굴 인식(Face recognition) 프로그램 최적화'단원에서 방법을 설명하고 있습니다.

3. YOLO tiny나 hog 같이 정확도는 떨어지나 속도가 빠른 대안을 쓰기도 합니다. 역시 '얼굴 인식(Face recognition) 프로그램 최적화'단원을 참조하세요. 

4. 기본적으로 동영상이 느린 것은 1초에 30프레임 정도 정지 이미지를 연속해서 실행하여 부하를 주는 것인데 프로그램에서 예를 들어 5프레임 단위로 실행하여 부하를 줄이는 방법을 사용하기도 합니다.

Computer Vision에서 성능을 최적화하는 방법은 다음 강의인 '[라즈베리파이]IoT 머신러닝, 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'에서 다루고 있으니 참조하시는 것도 추천합니다.

감사합니다.