🤖 Тест GPU-ускорения для анализа видео (Doorcam Face Report Demo)

Этот репозиторий - экспериментальный пример работы с распознаванием лиц и ускорением на GPU.
Цель проекта - проверить, насколько быстро можно обрабатывать видео на обычном домашнем компьютере с помощью dlib и NVIDIA CUDA.

⚠️ Важно: проект создан исключительно для технического тестирования. Он не является системой наблюдения, не хранит базы данных лиц и не предназначен для практического использования в целях мониторинга людей.

Пример отчета (демонстрация работы скрипта на тестовых видео):

---

🚀 Что делает скрипт

• Берет папку с видеофайлами и пытается найти на них лица (только для демонстрации).
• Сравнивает похожие лица между собой, чтобы показать пример «группировки похожих кадров».
• Создает HTML-страничку-отчет (визуализация теста).

Основной упор - на производительность: можно оценить разницу между CPU и GPU при обработке видеопотока.

---

🛠️ Использованные технологии

• Python 3.11+
• dlib (с CUDA)
• face_recognition
• OpenCV
• NumPy

---

📄 Лицензия

MIT - свободное использование в учебных и исследовательских целях.

🤝 Контакты

Если у вас есть идеи или замечания, создавайте issue или PR 🙂

Автор: Михаил Шардин
🔗 Моя онлайн-визитка
📢 Telegram «Умный Дом Инвестора»