Ami pontosabban fogalmazva annyit tesz, hogy a gépeink rövidesen képessé válhatnak az arckifejezéseink értelmezésére, és az ennek megfelelő reagálásra. Ez egyrészt a gépek vezérlése, másrészt pedig a felhasználóbarát-jelleg fokozása terén jelent újabb lehetőségeket.

Az előrelépés Lijun Yinnek, a Binghamtoni Egyetem kutatójának köszönhető, aki jó ideje munkálkodik az ember-gép interakció hatékonyságának és intuitivitásának fejlesztésén. Célja, hogy a gépek minél jobban tudjanak olvasni az arcunkból, és így minél jobban kiszolgálhassák a pillanatnyi szükségleteinket.

Ennek egyik legegyszerűbb felhasználási módja például a felhasználó szemmozgásának a figyelése; így az ember már azzal is adhat utasításokat a gépnek, hogy egyszerűen ránéz pl. egy ikonra, amit használni akar, és az máris aktiválódik, stb. . Ami azonban még nagyobb lehetőségeket rejt magában, az az érzelmek azonosítása.

Ez utóbbi ugyanis igen sok lehetőséget rejt magában; ugyanúgy hasznát lehet venni például betegek ápolásánál (kommunikációs problémákkal küszködő páciensek esetén például azonnal riaszthat a rendszer, ha a beteg arckifejezése fájdalomról árulkodik), ahogyan rendőrségen és bíróságon (hazugság-leleplezés), valamint autisták tanításánál, nevelésénél is (akik a gépekhez hasonlóan maguk is gyakran küszködnek arckifejezés- és érzelem-azonosítási problémákkal).

A rendszer alapját egy 100 önkéntes segítségével összeállított, a hat alapérzelem (harag, undor, félelem, boldogság, szomorúság és meglepetés) különböző változatait összesen 2.500 arckifejzés 3D-szkenjén megörökítő adatbázis alkotja, amit Yin az egyetem egyik pszichológusa, Peter Gerhardstein közreműködésével állított össze - majd olyan algoritmusokat fejlesztett ki hozzá, amelyek ezek alapján nem csak ezeket a "vegytiszta" érzelmeket, hanem ezek különböző fokozatait, átmeneteit és keverékeit is be tudják azonosítani.