iOS Vision framework人脸跟踪的高CPU和高能耗

我正在制作一个应用程序的原型，该应用程序将使用iOS Vision框架，通过前置摄像头连续地紧紧地围绕用户的脸。我从苹果官方文档中找到了一个很棒的教程：

我的计划是调整它来裁剪视频，而不是绘制边界框，然后围绕它构建我的应用程序的其余部分

然而，我注意到这个示例应用程序使用了大量的能量和CPU。如果这是不可避免的，该应用程序将无法运行，因为它会很快耗尽用户的电池

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愿景框架是否只打算在短时间内使用？值得尝试优化它吗？

我修改了本教程：

每5帧仅使用VNDetetFaceLandmarksRequest方法。这使得CPU的使用率降到了可接受的水平，同时仍然具有可接受的性能。我也会尝试修改官方教程

var帧计数器：UInt64=0
func captureOutput（\uOutput:AVCaptureOutput，didOutput sampleBuffer:CMSampleBuffer，from connection:AVCaptureConnection）{
帧计数器+=1
如果帧计数器%5==0{
// 1
guard let imageBuffer=CMSampleBufferGetImageBuffer（sampleBuffer）else{
返回
}
// 2
让detectFaceRequest=VNDtectFaceLandmarkRequest（completionHandler:detectedFace）
// 3
做{
尝试sequenceHandler.perform(
[detectFaceRequest]，
关于：imageBuffer，
方向：。左镜像）
}抓住{
打印（错误。本地化描述）
}
}
}

尝试为其提供低分辨率图像。这可能会加快速度（即CPU成本降低）。我猜他们使用的任何东西都不仅仅是简单地寻找人脸，或者是用神经网络。它甚至可以提取额外的信息，比如你可能不需要的面部标志。