public Emocion getEmocion() {
Map<Emocion, Integer> emociones = new HashMap<>();
// Las fotos son una lista obtenida de mongo, son las ultimas fotografias del usuario sin
// procesar
BitacoraFotografia bitacoraFotografia = new BitacoraFotografia();
List<DBObject> fotos = new BitacoraFotografia().obtenerFotografiasSinProcesar(idUsuario);
for (int index = 0; index < fotos.size(); index++) {
try {
Emocion emocion = Emocion.NEUTRAL;
boolean emocionEncontrada = true;
DBObject foto = fotos.get(index);
String datos = foto.get("fotografia").toString();
BufferedImage image = ImageHelper.decodeToImage(datos);
// javax.imageio.ImageIO.write(image, "jpg", java.io.File.createTempFile("img", ".jpg", new
// java.io.File("D:/imagenes")));
if (image != null) {
System.out.println("Se decodifico de base64 a imagebuffer");
switch (detector) {
case "indico":
System.out.println("Se llama a detector indico");
emocion = new ExtractEmotionIndico().processData(image);
System.out.println("Rostro procesado, indico: " + emocion);
break;
case "oxford":
System.out.println("Se llama a detector de oxford");
emocion = new ExtractEmotionMicrosoft().processData(image);
System.out.println("Rostro procesado, oxford");
break;
case "neuroph":
RecognitionResult result = new RecognitionFace().processFace(image);
if (result.isHayEmocion()) { // Si hay una emocion se ejecuta la red neuronal, en caso
// contrario se desecha
System.out.println("Se encontro un rostro, opencv");
emocion = new ExtractEmotionNeuroph().processData(result.getCoordenadas());
System.out.println("Emocion procesada: NeuroPH");
} else {
emocionEncontrada = false;
}
break;
case "lbppython":
default:
System.out.println("Se llama a detector lbp python");
emocion = new ExtractEmotionPythonLBP().processData(image);
System.out.println("Rostro procesado, lbppython: " + emocion);
break;
}
}
if (emocionEncontrada)
bitacoraFotografia.categorizarFotografia(
new ObjectId(foto.get("_id").toString()), emocion.toString(), detector);
if (emociones.containsKey(emocion)) {
emociones.put(emocion, emociones.get(emocion) + 1);
} else {
emociones.put(emocion, 1);
}
} catch (Exception ex) {
Logger.getLogger(RecognitionEmotionalFace.class.getName()).log(Level.SEVERE, null, ex);
}
}
return findEmotion(emociones);
}
public String getEmocionSinProcesar(String fotografia) {
BufferedImage image = ImageHelper.decodeToImage(fotografia);
return new ExtractEmotionPythonLBP().processDataString(image);
}
