Убраны этнос и эмоция из результатов анализа

interpret.py

@@ -30,25 +30,6 @@ def interpret_result(data: dict) -> dict:
     # ── Демография ─────────────────────────────────────────────
     gender = "мужчина" if data.get("is_male") else "женщина"
     age = data.get("age", 0)
-    ethnicity_map = {
-        "white": "европеоид",
-        "black": "негроид",
-        "asian": "монголоид",
-        "unknown": "не определён",
-    }
-    ethnicity = ethnicity_map.get(data.get("ethnicity", ""), data.get("ethnicity", "не определён"))
-
-    emotion_map = {
-        "happiness": "радость",
-        "sadness": "грусть",
-        "neutral": "спокойствие",
-        "anger": "злость",
-        "surprise": "удивление",
-        "fear": "страх",
-        "disgust": "отвращение",
-        "contempt": "презрение",
-    }
-    emotion = emotion_map.get(data.get("emotion", ""), data.get("emotion", "не определена"))
 
     metrics.append({
         "name": "Пол",
@@ -62,18 +43,6 @@ def interpret_result(data: dict) -> dict:
         "status": "info",
         "comment": "Оценка по лицу",
     })
-    metrics.append({
-        "name": "Этнос",
-        "value": ethnicity.capitalize(),
-        "status": "info",
-        "comment": "",
-    })
-    metrics.append({
-        "name": "Эмоция",
-        "value": emotion.capitalize(),
-        "status": "info",
-        "comment": "Эмоция в момент съёмки",
-    })
 
     # ── ИМТ ────────────────────────────────────────────────────
     bmi = data.get("bmi", 0)
@@ -341,7 +310,7 @@ def interpret_result(data: dict) -> dict:
     })
 
     # ── Сводка ─────────────────────────────────────────────────
-    summary = f"{gender.capitalize()}, {age} лет, {ethnicity}. Эмоция: {emotion}."
+    summary = f"{gender.capitalize()}, {age} лет."
 
     # Считаем проблемы
     problems = [m for m in metrics if m["status"] in ("warning", "danger")]