顔表情認識手法は、幾何学的特徴と外観に基づく特徴の組み合わせを使用します。空間的な特徴は、顔のランドマークの変位から導き出され、幾何学的情報を含んでいます。これらの特徴は、事前知識に基づいて選択されるか、または大規模なプールから次元削減されます。本研究では、2つの顔のランドマークの組み合わせを使用して多数の潜在的な空間的特徴を生成しました。その中から、逐次前進選択法を用いて説明力のある特徴の部分集合を探し出しました。選ばれた特徴部分集合は、拡張コーン・カナデデータセット（CK+）における顔表情分類に使用され、外観に基づく特徴を使用せずに88.7%の認識精度を達成しました。