diff --git a/README.md b/README.md
index da0cb04..2274348 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,40 +1,117 @@
-# Проект "E.D.I.T.H. - распознавание лиц с веб-камеры"
+# FaceSaver
 
-![E.D.I.T.H.]
+Добро пожаловать в **FaceSaver** — гибкое решение на базе Python для детектирования лиц с веб-камеры, хранения уникальных изображений лиц и предотвращения дублирования за счет использования механизмов хэширования изображений.
 
-## Описание проекта
+## Оглавление
+- [Описание](#описание)
+- [Особенности](#особенности)
+- [Требования](#требования)
+- [Установка](#установка)
+- [Запуск](#запуск)
+- [Структура проекта](#структура-проекта)
+- [Применение](#применение)
+- [Поддержка и вклад](#поддержка-и-вклад)
+- [Лицензия](#лицензия)
 
-Проект E.D.I.T.H. (Even Dead, I'm The Hero) посвящен распознаванию лиц с использованием веб-камеры. Он назван в честь искусственного интеллекта из фильма "Человек-паук: Вдали от дома", который предоставляет доступ к спутниковой сети Stark Industries.
+---
 
-### Возможности
+## Описание
 
-1. **Распознавание лиц**: Программа сканирует видеопоток с веб-камеры и автоматически обнаруживает лица на кадрах.
-2. **Сохранение лиц**: Обнаруженные лица сохраняются в отдельную папку "faces" с уникальным временным отметками и номером лица.
-3. **Уникальность лиц**: Проверка на уникальность лиц перед сохранением осуществляется с помощью хэширования изображений лиц.
-4. **Интерфейс**: В реальном времени отображает видеопоток с выделенными прямоугольниками вокруг обнаруженных лиц.
+**FaceSaver** использует возможности библиотеки OpenCV для обнаружения лиц в режиме реального времени и сохраняет каждое уникальное лицо в папку `faces`. Для определения уникальности лица используется библиотека [ImageHash](https://github.com/JohannesBuchner/imagehash) и алгоритм усредненного хэша (average hash).  
+Если обнаруженное лицо уже похоже на ранее сохраненное (с учетом заданного порога сходства), оно **не** будет сохранено повторно. Таким образом, вы получаете упорядоченную коллекцию изображений лиц без избыточных дубликатов.
 
-## Настройка проекта
+---
 
-### Установка зависимостей
+## Особенности
+1. **Реальное время**: обработка видеопотока в режиме реального времени.
+2. **Уникальность**: предотвращение дублирования благодаря сравнению хэшей изображений.
+3. **Гибкость**: настройка уровня чувствительности (`tolerance`) для учета небольших изменений (ракурсов, освещения и т.д.).
+4. **Простота использования**: удобный запуск из бат-файла или напрямую из Python.
 
-Для корректной работы проекта требуется Python 3.x и следующие библиотеки:
+---
 
-```bash
-pip install opencv-python Pillow imagehash
+## Требования
+Для работы проекта необходим Python 3.7+ и следующие пакеты:
+
+1. [OpenCV](https://opencv.org/) (установить можно через pip: `pip install opencv-python`)
+2. [Pillow](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/) (установить: `pip install pillow`)
+3. [ImageHash](https://github.com/JohannesBuchner/imagehash) (установить: `pip install imagehash`)
+
+Также потребуется веб-камера, физическая или виртуальная.
+
+---
+
+## Установка
+1. **Склонируйте или загрузите репозиторий**:
+   ```bash
+   git clone https://github.com/ваш-аккаунт/FaceSaver.git
+   cd FaceSaver
+   ```
+2. **Установите зависимости**:
+   ```bash
+   pip install -r requirements.txt
+   ```
+   > При отсутствии файла `requirements.txt` установите пакеты вручную:
+   > ```bash
+   > pip install opencv-python pillow imagehash
+   > ```
+
+---
+
+## Запуск
+Доступны два основных способа запуска:
+
+1. **Через Python**:
+   ```bash
+   python main.py
+   ```
+2. **Через бат-файл (Windows)**:
+   - Дважды кликните по файлу `start.bat`, или  
+   - Запустите командой:
+     ```bash
+     start.bat
+     ```
+
+> После запуска откроется окно видеопотока с веб-камеры, где вокруг обнаруженных лиц будут отображаться прямоугольники.
+
+---
+
+## Структура проекта
+
+```plaintext
+FaceSaver/
+│   main.py          # Основной скрипт детектирования лиц
+│   start.bat        # Файл для быстрого запуска
+│   README.md         # Документация (то, что вы сейчас читаете)
+│
+└── faces/           # Папка для сохраненных уникальных лиц
 ```
 
-### Подготовка к запуску
+---
 
-1. **Хэр-каскады OpenCV**: Убедитесь, что у вас есть файл `haarcascade_frontalface_default.xml`, который используется для обнаружения лиц. Он поставляется вместе с библиотекой OpenCV.
-   
-2. **Создание папки для лиц**: Программа автоматически создаст папку "faces" в корневом каталоге проекта, если её нет.
+## Применение
+1. При запуске **FaceSaver** в реальном времени обрабатывает поток с вашей веб-камеры.
+2. При обнаружении нового лица программа сохраняет его в папку `faces` с меткой времени, если его хэш не совпадает с уже сохранёнными.
+3. Если лицо уже встречалось ранее (определяется через функцию `is_similar_hash()`), оно не сохраняется повторно, что экономит место и упрощает поиск нужных изображений.
 
-## Первый запуск
+**Пример использования**:  
+- Создание базы лиц для системы безопасности или учёта.
+- Сбор уникальных фотографий одной и той же персоны под разными углами и освещением.
+- Разработка проектов в области компьютерного зрения, где требуется де-дубликация изображений.
 
-1. Запустите скрипт `face_recognition.py`.
-2. При первом запуске программа запросит доступ к веб-камере.
-3. Для выхода нажмите клавишу 'q'.
+---
+
+## Поддержка и вклад
+Приветствуются все виды вклада в проект:
+- Сообщения об ошибках (issue) в [репозитории](#) (добавьте свою ссылку).
+- Предложения новых возможностей через pull-request.
+- Связь с автором по электронной почте или любым удобным способом.
+
+---
 
 ## Лицензия
+**FaceSaver** распространяется на условиях [MIT License](LICENSE) (при необходимости добавьте файл LICENSE). Это означает, что вы можете свободно использовать, изменять и распространять проект в любых целях при условии сохранения оригинальных уведомлений об авторстве.
 
-Этот проект лицензируется по лицензии [MIT](LICENSE).
+---
+
+> _Спасибо, что используете **FaceSaver**! Мы будем рады вашей обратной связи и участию в развитии проекта._