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स्वचालित चेहरे के भाव विश्लेषण में लगभग सभी कार्य प्रोटोटाइपिक अभिव्यक्तियों की पहचान पर ध्यान केंद्रित करते हैं, न कि समय के साथ उपस्थिति में गतिशील परिवर्तनों पर। अभिव्यक्ति पहचान में गतिशील विशेषताओं के सापेक्ष योगदान का पता लगाने के लिए, हमने स्वचालित विशेषता ट्रैकिंग का उपयोग किया ताकि 81 युवा वयस्कों के स्वाभाविक और जानबूझकर मुस्कान के प्रारंभ चित्रण के बीच चोटी और अवधि के संबंध को मापा जा सके, जो यूरो- और अफ्रीकी-अमेरिकी पृष्ठभूमि के थे। स्वाभाविक मुस्कान की चोटी छोटी थी और जानबूझकर मुस्कान की तुलना में चोटी और अवधि के बीच का संबंध बड़ा और अधिक सुसंगत था। मुस्कान के प्रारंभ के समय और चोटी के माप का उपयोग करते हुए एक रैखिक विभाजन क्लासिफायर ने 93% पहचान दर प्राप्त की। केवल समय के माप का उपयोग करते हुए, पहचान दर केवल थोड़ा कम होकर 89% हो गई। ये निष्कर्ष सुझाव देते हैं कि गतिशील और रूपात्मक विशेषताओं को निकालने और प्रदर्शित करके, स्वचालित चेहरे के भाव विश्लेषण समान रूपात्मक अभिव्यक्तियों के संदेश मूल्यों में भेद करना शुरू कर सकता है।
Cohn इत्यादि (मंगलवार,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।