Die vorliegende Seminararbeit beschäftigt sich mit dem alljährlichen Problem der Niedergeschlagenheit in der Herbst und Winterzeit. Nach der Theorie Facial Feedback Hypothese und den belegenden Studien von Strack und anderen (Strack, Martin, Stepper, 1988) wird ein Gerät entwickelt dass den Nutzer auf seine Emotion hinweist. Zugrunde liegend ist ein Embedded System (Raspberry Pi 4) welches über eine Kamera zur Erkennung von Gesichtern und eine LED-Matrix für ein visuelles Feedback ausgestattet ist. Auf dem System läuft eine Software die basierend auf einem Convolutional Neural Network Gesichter verschiedene Emotionen einstuft und darauf basierend verschiedene Animationen auf der LED-Matrix darstellt. Das Neuronale besitzt hierfür 7 verschiedene Klassen und basiert auf dem FER-2013 Datensatz (FER2013 Dataset, 2018). Die Emotionserkennung erreicht hierbei eine Erkennungsrate von 65 Prozent.