MoodMind

Qué hace

MoodMind es un sistema de detección de emociones integrado con recomendaciones personalizadas basadas en las emociones detectadas. El sistema usa "cv2" (OpenCV) para capturar fotogramas de video y "DeepFace" para el análisis de emociones.

Según la emoción detectada, se llama a la API de Gemini para generar una recomendación. La llamada a la API solicita una recomendación breve de cinco palabras adaptada a la emoción específica. Las recomendaciones se generan de forma dinámica para cada emoción detectada: feliz, triste, enojada, neutral, sorprendida, asustada y asqueada.

El fotograma de video capturado se muestra con texto superpuesto que muestra el nombre, la edad, la emoción detectada y la recomendación correspondiente de la API de Gemini del usuario. El feed de video se actualiza en tiempo real, analiza y proporciona recomendaciones de forma continua hasta que el usuario decide cerrar el feed de video para salir de la sesión.

El modelo Gemini ("gemini-1.5-flash") se inicializa para controlar la generación de contenido. Para cada emoción detectada, se llama al método "generate_content" del modelo con una instrucción para generar una recomendación breve. Luego, el texto generado se muestra en el feed de video.

Además, el sistema almacena los datos del usuario, incluidos el nombre, la edad, la emoción detectada y la recomendación, en Firebase Firestore. El feed de video se actualiza cada 10 segundos, captura el fotograma actual, analiza la emoción, genera una recomendación y almacena los datos en Firestore.