实验室配备的NoldusFaceReader9面部表情识别分析系统具有对情绪数据进行实时分析，准确率高达93％，非接触式观察方法，系统独特的微表情分析模块能自动分析20个常用面部动作单元，且能够分别对面部左、右两侧的动作单元活动强度进行测量等特点。
主要研究用途：基于情绪数据的轨道交通人机界面可用性测试、基于面部识别数据的列车驾驶疲劳检测等。
主要参数：
1）全自动识别和分类六种基本表情：高兴(happy),悲伤(sad),生气(angry),惊讶(surprised),害怕(scared),厌恶(disgusted),另外还可以区分没有表情(neutralstate)的状态。
2）分析三种来源：视频文件，格式为MPEG1,MPEG2,XviD,DivX4,DivX5,DivX6,DV-AVIanduncompressedAVI；网络摄像头实时分析；分析图片文件，格式为*.jpg,*.bmp,*.gif,*.png,or*.tga。
3）系统面部表情模块采用三维模型，利用面部肌肉490个点的位置来计算和分类面部表情。
4）系统拥有通用表情分析模型、亚洲人表情分析模型、老年人表情分析模型。
5）系统能够对不同人之间表情常态差异进行校正。
6）系统可以分类嘴部和眼睛开合状态，以及眉毛的位置变化。
7）系统能够跟踪头部朝向并测定注视方向。
8）系统提供多种数据可视化图表，如饼图、曲线图，柱状图等。
9）系统包含视频质量状态零界线条。
10）系统可以忍受面部朝向小于30度的面部转动。
11）系统能够自动分析19个行为动作，例如面颊提起，鼻子起皱，挤出酒窝，绷紧嘴唇等系统支持视频文件批处理分析功能。
12）具有API开发接口，面部表情分析结果可以被其他程序实时访问，可使其它程序对被试者的情绪进行反馈。
