diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..5f6d4b8
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,227 @@
+# FaceRecognition — 实时网络视频流人脸检测
+
+基于 CNN 的人脸检测应用：从 HTTP 网络视频流实时抓帧，调用 `libfacedetection` 进行人脸检测与关键点定位，并在窗口中绘制结果。
+
+- 作者：Liu zhenyu
+- 语言标准：C++11
+- 构建系统：CMake ≥ 3.10
+- 人脸检测核心：[libfacedetection](https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection)（BSD 3-Clause，原作者 Shiqi Yu）
+
+---
+
+## 目录结构
+
+```
+FaceRecognition/
+├── CMakeLists.txt                  # 顶层 CMake：SIMD 选项 + 依赖查找 + 子模块
+├── app/                            # 主可执行程序
+│   ├── CMakeLists.txt
+│   └── src/main.cpp                # 编排：收帧 -> 检测 -> 显示
+├── libfacedetection/               # 人脸检测动态库 (SHARED)
+│   ├── CMakeLists.txt
+│   ├── include/
+│   │   ├── facedetectcnn.h
+│   │   └── facedetection_export.h
+│   └── src/                        # CNN 模型与推理实现
+├── network_camera_receiver/        # 网络抓帧静态库 (STATIC)
+│   ├── CMakeLists.txt
+│   ├── include/network_camera_receiver.h
+│   └── src/network_camera_receiver.cpp
+└── resources/                      # 测试资源
+```
+
+### 三个子模块
+
+| 模块 | 类型 | 职责 |
+|------|------|------|
+| `libfacedetection` | SHARED 动态库 | CNN 人脸检测（含 5 个关键点），仅导出 `facedetect_cnn` |
+| `network_camera_receiver` | STATIC 静态库 | 后台线程从 HTTP 视频流持续抓取最新帧，不包含检测逻辑 |
+| `app` | 可执行程序 `face_detection_app` | 编排：拉帧 → 检测 → 绘制 → 显示 |
+
+---
+
+## 功能特性
+
+- **实时检测**：后台线程抓帧，主线程检测显示，互不阻塞。
+- **CNN 人脸检测**：输出人脸框 + 置信度 + 5 个面部关键点（双眼、鼻尖、嘴角）。
+- **SIMD 加速**：支持 AVX2 / AVX512 / NEON，CMake 选项一键开关并自动配置编译标志。
+- **OpenMP 加速**：卷积运算可选多线程并行。
+- **置信度过滤**：仅显示置信度 > 60 的人脸，降低误检。
+
+---
+
+## 依赖
+
+- **OpenCV**（必需，视频采集与图像显示）
+- **CMake ≥ 3.10**
+- **C++11** 兼容编译器（GCC / Clang / MSVC）
+- **OpenMP**（可选，加速检测）
+- **Threads**（必需，后台抓帧线程）
+
+Ubuntu / Debian 安装示例：
+
+```bash
+sudo apt-get install build-essential cmake libopencv-dev
+# 可选 OpenMP 通常随 gcc 自带
+```
+
+---
+
+## 构建
+
+### 1. 默认构建（启用 AVX2）
+
+```bash
+cd FaceRecognition
+cmake -S . -B build -DENABLE_AVX2=ON
+cmake --build build -j
+```
+
+生成的可执行文件：`build/app/face_detection_app`
+
+### 2. SIMD 加速选项
+
+`ENABLE_AVX2` / `ENABLE_AVX512` / `ENABLE_NEON` 三者**互斥**，最多开启一个。
+
+| 选项 | 适用平台 | 默认 |
+|------|----------|------|
+| `ENABLE_AVX2` | X86/X64 CPU | ON |
+| `ENABLE_AVX512` | 较新 X64 CPU | OFF |
+| `ENABLE_NEON` | ARM CPU | OFF |
+
+```bash
+# AVX512（切换前先把默认的 AVX2 关掉）
+cmake -S . -B build -DENABLE_AVX2=OFF -DENABLE_AVX512=ON
+
+# ARM NEON
+cmake -S . -B build -DENABLE_AVX2=OFF -DENABLE_NEON=ON
+```
+
+> ⚠️ 开启 CPU 不支持的指令集（如在不支持 AVX512 的机器上开 `ENABLE_AVX512`）能编译通过，但运行时会 `SIGILL` 崩溃。开启前先查询：
+> ```bash
+> grep -oE 'avx512[a-z]*|avx2|fma' /proc/cpuinfo | sort -u
+> ```
+
+### 3. 运行时依赖
+
+`libfacedetection` 是动态库，运行时需能找到 `libfacedetection.so`。若未安装到系统路径，可：
+
+```bash
+export LD_LIBRARY_PATH=/home/hongshaorou/lzy_demo/FaceRecognition/build/libfacedetection:$LD_LIBRARY_PATH
+```
+
+---
+
+## 使用方法
+
+### 1. 准备视频流
+
+程序默认连接 `http://127.0.0.1:5000/video`（HTTP MJPEG 流）。可使用任意能产出该接口的工具，例如 Python Flask + 摄像头：
+
+```python
+# send.py —— 简易 MJPEG 推流端（示例）
+from flask import Flask, Response
+import cv2
+
+app = Flask(__name__)
+cap = cv2.VideoCapture(0)  # 本机摄像头
+
+def gen():
+    while True:
+        ok, frame = cap.read()
+        if not ok: continue
+        _, jpg = cv2.imencode('.jpg', frame)
+        yield (b'--frame\r\n'
+               b'Content-Type: image/jpeg\r\n\r\n' + jpg.tobytes() + b'\r\n')
+
+@app.route('/video')
+def video():
+    return Response(gen(), mimetype='multipart/x-mixed-replace; boundary=frame')
+
+app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
+```
+
+推流端也可换成树莓派、IP 摄像头等任何能提供 `/video` MJPEG 接口的设备。
+
+### 2. 修改目标 IP（可选）
+
+如需连接远端主机，编辑 `app/src/main.cpp`：
+
+```cpp
+std::string host_ip = "127.0.0.1";  // 改为推流主机 IP
+```
+
+### 3. 运行
+
+```bash
+./build/app/face_detection_app
+```
+
+窗口将实时显示检测到的人脸框、置信度及 5 个关键点。按 **ESC** 退出。
+
+---
+
+## 检测结果解析
+
+`facedetect_cnn` 返回的缓冲区布局（关键，写错会导致"只能检测一张脸"）：
+
+- `buffer[0..3]`：人脸数量（`int`）
+- `buffer[4..]` 起：每张人脸占 `FACEDETECTION_RESULT_STRIDE_SHORTS = 16` 个 `short`（32 字节）
+
+每个人脸 16 个 short 字段：
+
+| 索引 | 含义 |
+|------|------|
+| `p[0]` | 置信度（score × 100） |
+| `p[1..4]` | 人脸框 x, y, w, h |
+| `p[5..14]` | 5 个关键点（x, y 交替） |
+| `p[15]` | 对齐填充 |
+
+正确遍历写法（见 `app/src/main.cpp`）：
+
+```cpp
+short* p = ((short*)(pResults + 1)) + FACEDETECTION_RESULT_STRIDE_SHORTS * i;
+```
+
+> ⚠️ 经典版 libfacedetection（uint8 模型）每个结果占 142 字节，网上示例常写 `+ 142 * i`；在本重构版（float 模型）上会导致第 1 张起全部错位读到垃圾数据。务必使用 `FACEDETECTION_RESULT_STRIDE_SHORTS`。
+
+---
+
+## 项目架构流程
+
+```
+┌─────────────────────┐   最新帧    ┌──────────────────────┐
+│ network_camera_      │ ─────────> │ app (main.cpp)        │
+│ receiver (STATIC)    │  getLatest │  ┌──────────────────┐ │
+│  后台线程抓帧         │   Frame()  │  │ facedetect_cnn() │ │
+└─────────────────────┘            │  │   (libfacedetect)│ │
+        ▲                          │  └────────┬─────────┘ │
+        │ HTTP MJPEG               │           v           │
+        │ /video                   │     绘制框/关键点/置信度 │
+┌───────┴──────────────┐           │     cv::imshow        │
+│ 推流端 (Flask/摄像头) │           └───────────────────────┘
+└──────────────────────┘
+```
+
+---
+
+## 常见问题
+
+**Q: 编译报 `target specific option mismatch`？**
+A: 开了 `_ENABLE_AVX*` 宏但没加对应 `-m` 编译标志。本项目已通过 CMake 选项自动同步两者，使用 `-DENABLE_AVX2=ON` 即可，不要手动改头文件宏。
+
+**Q: 运行时 `SIGILL` 崩溃？**
+A: 开了 CPU 不支持的指令集（如 AVX512）。用 `grep avx /proc/cpuinfo` 确认后重新 cmake。
+
+**Q: 只能检测到一张脸？**
+A: 结果 buffer stride 写错，必须用 `FACEDETECTION_RESULT_STRIDE_SHORTS`，不要用旧版的 142。
+
+**Q: 连接视频流失败？**
+A: 确认推流端已启动并监听对应端口；检查 `host_ip` 与端口是否正确；确认 `/video` 路由返回 `multipart/x-mixed-replace` 流。
+
+---
+
+## 许可证
+
+- 本项目业务代码（`app/`、`network_camera_receiver/`）版权归 Liu zhenyu 所有。
+- `libfacedetection` 遵循 BSD 3-Clause 许可证，版权归原作者 Shiqi Yu 所有，详见 `libfacedetection/include/facedetectcnn.h` 头部。