MoodMind

O que faz?

O MoodMind é um sistema de detecção de emoções integrado a recomendações personalizadas com base nas emoções detectadas. O sistema usa o "cv2" (OpenCV) para capturar frames de vídeo e o "DeepFace" para a análise de emoções.

Com base na emoção detectada, a API Gemini é chamada para gerar uma recomendação. A chamada de API solicita uma recomendação curta de cinco palavras adaptada à emoção específica. As recomendações são geradas dinamicamente para cada emoção detectada: feliz, triste, com raiva, neutra, surpresa, medo e nojo.

O frame de vídeo capturado é mostrado com um texto sobreposto que mostra o nome, a idade, a emoção detectada e a recomendação correspondente da API Gemini. O feed de vídeo é atualizado em tempo real, analisando e fornecendo recomendações continuamente até que o usuário decida encerrar a sessão fechando o feed de vídeo.

O modelo Gemini ("gemini-1.5-flash") é inicializado para processar a geração de conteúdo. Para cada emoção detectada, o método "generate_content" do modelo é chamado com um comando para gerar uma recomendação curta. O texto gerado é exibido no feed de vídeo.

Além disso, o sistema armazena dados do usuário, incluindo nome, idade, emoção detectada e recomendação, no Firebase Firestore. O feed de vídeo é atualizado a cada 10 segundos, capturando o frame atual, analisando a emoção, gerando uma recomendação e armazenando os dados no Firestore.