Mimik ist einer der wichtigsten Kanäle, über die Menschen nonverbale Signale vermitteln. Affektive Computersysteme analysieren in der Regel menschlichen Gesichtsausdrücke, um die mentalen Zustände von Menschen zu erkennen. Dies kann sowohl die Mensch-Maschine-Interaktion verbessern als auch die Entwicklung von Assistenzsystemen zur Verbesserung der Lebensqualität von Menschen ermöglichen. In der Psychologie wird das Facial Action Coding System (FACS) verwendet, um Gesichtsausdrücke objektiv auf Basis von Gesichtsmuskelbewegungen – die als Action Units (AUs) bezeichnet werden – zu beschreiben. Die Semantik der Gesichtsausdrücke wird dann mithilfe von AUs und deren Veränderungen erforscht. Forschende im Bereich des maschinellen Sehens haben mehrere Ansätze entwickelt, um AUs und ihre Intensitäten automatisch anhand von Gesichtsbildern oder Videos zu erkennen. Eine Gruppe von Ansätzen konzentriert sich auf den Einsatz datengetriebener Methoden des maschinellen Lernens. Sie erbringen in der Regel gute Vorhersageleistung, aber sie leisten nicht genug in Bezug auf die Interpretierbarkeit der gelernten Modelle. Eine andere Gruppe von Ansätzen konzentriert sich auf die Verwendung von veränderbaren Gesichtsmodellen, die AUs in Bezug auf Gesichtsformveränderungen beschreiben und demzufolge interpretierbar sind.