我们的情绪编码系统模型能够准确检测愤怒、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤、惊讶和轻蔑等7种基本情绪，以及感伤和困惑的唤起，我们还能够检测眨眼和注意力等其他高级表达指标。
我们的生物特征测量在收集面部变化时使用的一些指标包括：
提眉器、皱眉器、上眼睑提升器、提腮器、眼睑紧缩器、鼻皱器、上唇提升器、唇角拉器、酒窝器、下巴提升器、撅嘴器（AU18）、唇部拉伸器、唇部按压器（AU24）、嘴唇分离器、下颌下垂器、吸嘴唇器、闭眼器
例如，假笑的检测被定义为不对称的嘴角拉动或酒窝。
一旦检测到情绪，就会将其进一步分类为积极情绪和消极情绪，以供将来进行分析。
通过将面部表情分析系统与眼动追踪技术相结合。这将使我们更深入地了解用户对当 电话号码库 前呈现内容的情绪反应，并以此为下一步用户体验提升的重要指导，从而激发更多积极情绪，并改变那些引发负面情绪的内容。
更多资源：独立 2022 白皮书：AFFDEX 是我们使用的核心面部编码引擎之一。
情绪反应 - 积极
积极框架
这张图表显示，不使用 LeadGen 表单时，参与者呈现积极情绪的帧数会增加 26%。这是一种非常精准的衡量参与者对刺激反应时长的方法。由于只有 10 帧的差异，因此反应的变化非常微小。