Update README.md

README.md

@@ -1,20 +1,37 @@
 ---
-title: Gender Prediction
-emoji: 🚀
-colorFrom: red
-colorTo: red
-sdk: docker
-app_port: 8501
-tags:
-- streamlit
+title: Gender Prediction with LBPH
+emoji: 🧬
+colorFrom: blue
+colorTo: pink
+sdk: streamlit
+sdk_version: 1.31.0
+app_file: app.py
 pinned: false
-short_description: Gender_Prediction
-license: apache-2.0
+license: mit
 ---
 
-# Welcome to Streamlit!
+# 🤖 Gender Prediction Project (Cinsiyet Tahmini)
 
-Edit `/src/streamlit_app.py` to customize this app to your heart's desire. :heart:
+Bu proje, bilgisayarlı görü (Computer Vision) tekniklerini kullanarak yüklenen bir yüz resminden cinsiyet tahmini yapmak amacıyla geliştirilmiştir. 
 
-If you have any questions, checkout our [documentation](https://docs.streamlit.io) and [community
-forums](https://discuss.streamlit.io).
+## 📝 Proje Hakkında
+Bu çalışma, yerel ikili desen histogramları (**LBPH**) algoritması kullanılarak eğitilmiş bir model üzerine kurulmuştur. Model, yüz üzerindeki doku ve pikselleri analiz ederek çıkarımlarda bulunur.
+
+### Kullanılan Teknolojiler:
+* **Python**: Ana programlama dili.
+* **OpenCV (LBPHFaceRecognizer)**: Yüz tanıma ve model eğitimi için.
+* **Streamlit**: Kullanıcı arayüzü ve web dağıtımı için.
+* **UTKFace Dataset**: Modelin eğitimi sırasında kullanılan veri seti.
+
+## 🚀 Nasıl Çalışır?
+1. Sol taraftaki veya üstteki panelden bir yüz fotoğrafı yükleyin.
+2. Model, fotoğrafı gri tonlamaya çevirip 200x200 boyutlarına getirir.
+3. Eğitilmiş LBPH modeli, yüz hatlarını analiz eder.
+4. Ekranda **Erkek (Male)** veya **Kadın (Female)** tahminiyle birlikte güven skoru (Confidence) görüntülenir.
+
+## 📁 Dosya Yapısı
+* `app.py`: Streamlit arayüz kodları.
+* `gender_model.yml`: Eğitilmiş LBPH model dosyası.
+* `requirements.txt`: Gerekli kütüphaneler listesi.
+
+---