Github Trends®
8676 findingsmedian surprise 0.00441window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #924 · UNIT ID 1309902610
Morteza-Asadi-Shalmaiy/facial-recognition-pipeline
Local, API-free multi-stage identity pipeline: face recognition → liveness detection → super-resolution fallback → person Re-ID, built for realistic CCTV-style conditions.
[ JUPYTER NOTEBOOK ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.0423
ENGAGEMENT0.52
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
14% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
3.33
ACCEL
-1.00
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-08 · FORK-RETENTION 0.0% · 10 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
39
FOLLOWERS
13
OWNER ★
267

Engagement Signals

FORKS
14
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 10 / 10 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

Morteza-Asadi-Shalmaiy/facial-recognition-pipeline собрал 10 звёзд за окно, тогда как у автора всего 13 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 39. Это даёт surprise-индекс 0.0423 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 8676 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 89%
VELOCITY3.335.67-2.33ABOVE 18%
RETENTION50.0%33.3%+16.7 PPABOVE 59%
FORKS14339-325ABOVE 8%
SURPRISE0.040.00+0.04ABOVE 86%