beagleboard - ビーグルボードの xm hog 記述子アルゴリズムでは、オブジェクトの検出に膨大な時間がかかります

Question

豚記述子アルゴリズムを使用してオブジェクト検出を実行しようとしています。Ubuntu 12.04 システムで 300 ミリ秒の処理時間で実行しました。次に、ビーグル ボード xm rev c3 を使用して同じことを実行しようとしたところ、いくつかの問題が発生しました。主な問題は、処理時間が長すぎることです。画像を取得してオブジェクトを検出するのに約 45 秒かかります。倍精度を単精度に変更することで、処理時間を 8.5 秒に短縮できました。

But still it takes more than 8 seconds.As in my knowledge it is due to one single function 
  hog.detectMultiScale(img, found, THRESHOLD, cv::Size(2,2), cv::Size(0,0), 1.05, 2);

which takes 8 seconds to process.

I saw in some sites that this function require huge processing power to process so we need some better GPU.

But in our case beagle-board xm has 1GHz processor and 512 MB Ram.

(My Ubuntu system has 2 GHz processor and 1 GB Ram)

320x240 ピクセルの画像を処理しています。しかし、トリミングによって画像全体のごく一部を撮影しています。その後、システムでは 300 ミリ秒で実行されましたが、ビーグル ボードでは 8.5 秒かかりました。

私はopencv 2.4.2を使用しています。

処理時間を 8 秒から少なくとも 2 秒未満に短縮する必要があります。

Is any other solution?

Could anyone help me?