مشروع برمجي متطور مبني باستخدام أحدث تقنيات رؤية الكمبيوتر (Computer Vision) والتعلم العميق (Deep Learning) للتعرف على الوجوه بدقة وسرعة عالية.

🚀 مميزات المشروع والتقنيات المستخدمة:
- استخدام شبكات MTCNN (Multi-task Cascaded Convolutional Networks) لاكتشاف وتحديد الوجوه بدقة ومحاذاة مثالية.
- استخراج بصمات الوجوه (Facial Embeddings) عبر نموذج FaceNet (InceptionResnetV1) المدرب مسبقاً على مجموعة بيانات VGGFace2.
- دعم التشغيل المباشر والتعرف على الوجوه بالوقت الفعلي (Real-time Video Stream) عبر كاميرا الويب مع تحديد أسماء الأشخاص ونسب الثقة (Confidence Scores) بدقة.
- حساب التشابه باستخدام Cosine Similarity عبر مكتبة Scikit-Learn.
- دعم التسريع باستخدام كرت الشاشة (CUDA / GPU) لتسريع المعالجة وتحسين الأداء.

🛠️ التقنيات المستخدمة:
- Python
- PyTorch & Torchvision
- OpenCV
- Facenet-pytorch
- Scikit-Learn & NumPy

يأتي المشروع بكود نظيف، موثق بالكامل، ومنظم داخل Jupyter Notebook جاهز للتشغيل والتطوير.