https://github.com/empenoso/doorcam-face-report

Пример проекта по распознаванию лиц с CUDA-ускорением. Включает скрипты для автоматической сборки dlib и анализа видео на GPU
https://github.com/empenoso/doorcam-face-report

cuda dlib dlib-face-detection

Last synced: 29 days ago
JSON representation

Пример проекта по распознаванию лиц с CUDA-ускорением. Включает скрипты для автоматической сборки dlib и анализа видео на GPU

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/empenoso/doorcam-face-report
• Owner: empenoso
• License: mit
• Created: 2025-08-13T09:23:46.000Z (10 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2025-08-13T09:32:10.000Z (10 months ago)
• Last Synced: 2025-08-13T11:31:46.773Z (10 months ago)
• Topics: cuda, dlib, dlib-face-detection
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 14.6 KB
• Stars: 0
• Watchers: 0
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

          
# 🤖 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](https://shardin.name/?utm_source=github)  

[📢 Telegram «Умный Дом Инвестора»](https://t.me/+asaEcPax8o41MjQy)