Silva, Ismael SantanaBarbosa, Mateus Lemos de Freitas2026-08-312026-06-10https://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/2938O presente trabalho descreve o desenvolvimento do Sentimentor, uma aplicação multipla taforma (desktop e dispositivos móveis) destinada à integração de dados de autorrelato emocional com a análise automática de expressões faciais. O projeto teve como obje tivo desenvolver uma ferramenta capaz de coletar informações subjetivas por meio de instrumentos psicométricos validados e combiná-las com dados objetivos obtidos pela captura de imagens faciais, utilizando técnicas de Aprendizado de Máquina para inferir estados emocionais em tempo real. A solução foi implementada com as tecnologias React Native e FastAPI. O sistema permite que usuários respondam a instrumentos como a Perceived Stress Scale (PSS), o Positive and Negative Affect Schedule (PANAS) e o WHO 5 Well-Being Index. Para administradores, a ferramenta oferece uma visualização das respostas dos usuários que responderam o formulário e a pontuação calculada, incluindo um gráfico com a distribuição das emoções detectadas durante cada sessão de uso. A principal contribuição do trabalho consiste na proposição de uma abordagem híbrida para avaliação emocional, combinando medidas de questionários e emoções inferidas de imagens faciais, a fim de mitigar limitações de questionários tradicionais. Além disso, a disponibilização do código-fonte busca fomentar pesquisas em computação afetiva e saúde mental, facilitando a integração de novos modelos de visão computacional e reduzindo o esforço de desenvolvimento em estudos futuros.ptTrabalho de Conclusão de Curso da Graduação2026-08-31Reconhecimento facial (Computação)EmoçõesAprendizado do computadorSaúde mentalPsicometria