Mobile Android application with emotions customizable user interface and user activity recommendation system

U ovom završnom radu izrađena je mobilna Android aplikacija s emocijama prilagodljivim korisničkim sučeljem uz preporuku aktivnosti na temelju geolokacije, meteoroloških prilika i emocije korisnika. Ostvarena je u programskoj okolini Android Studio u jezicima Java i XML. Za prepoznavanje korisnikovih emocija korištena je usluga Face API, za prikaz preporučenih aktivnosti Places API, a za dohvaćanje meteoroloških uvjeta na geolokaciji korisnika OpenWeather API. Dohvaćanje geolokacije korisnika ostvareno je kroz Android Studio, za spremanje korisničkih podataka korištena je značajka SharedPreferences, dok se prilagodba korisničkog sučelja ostvaruje unutar programskog jezika Java. Korisnik unutar aplikacije može podesiti svoje podatke, uslikati lice i predati fotografiju kako bi se detektirala emocija korisnika, što mu daje mogućnost prikaza preporučenih aktivnosti koji ovisi o detektiranoj emociji te meteorološkim uvjetima na lokaciji korisnika. Provedenim ispitivanjem aplikacije zaključeno je da aplikacija točno prepoznaje emocije korisnika, prilagođava korisničko sučelje i preporučuje očekivane aktivnosti.The aim of this final paper was to develop an Android mobile application with an emotion-adapting user interface and a geolocation, weather and user-emotion based activity recommendation. The implementation was done within the Android Studio programming environment using Java and XML languages. Services used for detecting user emotions, displaying recommended activities and obtaining geolocation-based weather data are Face API, Places API and OpenWeather API, respectively. The retrieval of geolocation is implemented through the Android Studio, user data is stored using the feature called SharedPreferences and user interface adaptation is implemented through the Java programming language. The user can change their data within the application, take a picture of their face and upload it to the application for emotion detection. That enables the user to choose if they want to be shown recommended activities, which depends on the detected emotion and weather conditions at one’s current location. The test on the application has proved that the application correctly detects user's emotions, adapts the user interface and displays the expected recommended activities