Emotional AI for Video Interviews

Contexte

Dans le cadre d'un projet académique, j'ai développé un système d'analyse émotionnelle en temps réel pour les entretiens vidéo. L'objectif était de créer un outil capable d'aider les recruteurs à mieux comprendre les réactions des candidats.

Objectifs

• Détecter et classifier les émotions en temps réel
• Générer des rapports détaillés post-entretien
• Créer une interface utilisateur intuitive

Approche technique

J'ai utilisé TensorFlow pour entraîner un modèle de deep learning capable de reconnaître 7 émotions distinctes. OpenCV gère la capture vidéo et le prétraitement des images. Le frontend React permet une visualisation en temps réel des résultats avec des graphiques dynamiques.

Résultats & apprentissages

Le modèle atteint une précision de 85% sur les émotions principales. Ce projet m'a permis d'approfondir mes connaissances en computer vision, deep learning et en création d'interfaces utilisateur réactives. J'ai également appris l'importance du preprocessing des données pour améliorer les performances du modèle.