تمثّل عملية تمييز العواطف الوجهية مشكلة بطبيعتها معقدة للغاية، نظرًا للاختلافات الكبيرة في هيكل الوجه بين الأفراد والغموض المحيط بالعاطفة التي يُظهرها الشخص. في الآونة الأخيرة، يُبذل الكثير من الجهد في مجال تمييز العواطف الوجهية، لكن أداء الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) في هذه المهمة ما زال أقل من النتائج التي تحققت باستخدام نفس الشبكات في مجالات أخرى مثل كشف الكائنات، والتمييز الوجهي. في هذه الورقة، نقترح خوارزمية تعلم متعدد المهام، حيث تقوم شبكة عصبية تلافيفية واحدة باكتشاف جنس الفرد وعمره وعرقه إلى جانب عاطفته. وقد قمنا بتحقق من صحة هذا الأسلوب المقترح باستخدام مجموعتين من البيانات تحتويان على صور من العالم الحقيقي. تُظهر النتائج أن هذا النهج أفضل بشكل ملحوظ من الخوارزميات الحالية المُصنفة كأفضل الأداء (State of the Art) في هذه المهمة.