MoodMind

Fungsinya

MoodMind adalah sistem deteksi emosi yang terintegrasi dengan rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan emosi yang terdeteksi. Sistem ini menggunakan `cv2` (OpenCV) untuk mengambil frame video dan `DeepFace` untuk analisis emosi.

Berdasarkan emosi yang terdeteksi, Gemini API dipanggil untuk membuat rekomendasi. Panggilan API meminta rekomendasi singkat lima kata yang disesuaikan dengan emosi tertentu. Rekomendasi dibuat secara dinamis untuk setiap emosi yang terdeteksi: senang, sedih, marah, netral, terkejut, takut, dan jijik.

Frame video yang diambil ditampilkan dengan teks overlay yang menampilkan nama, usia, emosi yang terdeteksi, dan rekomendasi yang sesuai dari Gemini API. Feed video diperbarui secara real-time, terus menganalisis dan memberikan rekomendasi hingga pengguna memutuskan untuk keluar dari sesi dengan menutup feed video.

Model Gemini (`gemini-1.5-flash`) diinisialisasi untuk menangani pembuatan konten. Untuk setiap emosi yang terdeteksi, metode `generate_content` model dipanggil dengan perintah untuk membuat rekomendasi singkat. Teks yang dihasilkan kemudian ditampilkan di feed video.

Selain itu, sistem menyimpan data pengguna, termasuk nama, usia, emosi yang terdeteksi, dan rekomendasi, di Firebase Firestore. Feed video diperbarui setiap 10 detik, mengambil frame saat ini, menganalisis emosi, membuat rekomendasi, dan menyimpan data di Firestore.