面部表情分析系统（FaceReader）是主要的神经行为测试工具之一，主要集中应用在对消费者偏好和满意度的测试。比如消费者观看广告片是的表情和购买意愿的关系；消费者闻不同气味的香水后的表情反应与对香水偏好的关系；听众的表情与音乐喜好的关系等众多研究领域。
但也有人将表情分析系统应用到体育领域，比如测定跳水运动员的表情和跳水成绩的关系。
近法国图卢兹大学的研究人员，采用面部表情分析系统测定不同球队的情绪与球队排名及进球等成绩表现，开创了评价团队成绩的新方法（详细信息见另文专述）。相信不久的将来随着动态人脸跟踪摄像技术的应用，人们必将应用面部表情来预测*中各个足球队的表现。
在此需要强调的是，我们利用面部表情分析情绪时，一定得注意：情绪具有两面性，受情景（环境的变化引起身体的反应）与功能（生物本能的反应）主导，不同因素主导下，产生的情绪也有所差异。因此当我们分析表情时必须从内容情境和应对功能两方面考虑，这样才能正确得分析情绪与不同商业行为表现之间的关系。
言归正传，接下来为大家简要介绍一下面部表情分析系统（FaceReader）：该系统是一款专业工具软件，可自动分析面部表情和面部微表情动作，还提供视线方向、头部朝向、个人特征（如性别和年龄等），同时还可测量“感兴趣”、“困惑”和“无聊”三种情感态度。
应用领域：
●心理学应用（如恐惧研究）
●教育方面的应用（教育工具的改进）
●可用性测试
●消费者行为研究
●市场调查（商业广告测评、包装设计评估等）
●娱乐方面（玩游戏时的情绪变化）
●医疗研究（痛苦探测）
●体育研究（运动员情绪对运动成绩的影响）
●其它领域研究等
