Немногочисленные работы по восприятию динамики выражений лица опираются на идеи экологической оптики (Gibson, 1966; McArthur, Baron, 1983) и вытекающие из них исследования восприятия биологического движения (Johansson, 1973). Ключевой факт состоит в том, что в отсутствие структурированных поверхностей кинематические паттерны, сопровождающие любое естественное поведение, способны нести уникальную информацию о содержании (но прежде всего о форме) воспринимаемого объекта. В частности, в темноте движение 10–12 светящихся точек, установленных на основных сочленениях тела натурщика, вызывает впечатление локомоций определенного человека, позволяет определить их тип (прогулка, бег, прыжки) и гендерную стилистику. При остановке движения перцептивный эффект исчезает, а с началом движения – проявляется через 100 мс (Cutting, Kozlowski, 1977; Runeson, Frykholm, 1983). Использование метода световых точек при изучении восприятия выражений лица показало, что во время их движения наблюдатели точно оценивают модальность экспрессии невидимого натурщика, но идентифицировать статичный набор точек в качестве лица человека и/или его эмоции не в состоянии (Bassili, 1978). При перемещении световых точек существует высокая вероятность опознавания лиц известных наблюдателю людей и определения их пола (Bruce, Valentine, 1988). Важность информации о динамике лица была продемонстрирована в экспериментах другого типа. Например, Б. Найт и Х. Джонстон нашли, что известные лица лучше идентифицируются на фотонегативах, если последние экспонируются не статично, а в движении (Knight, Johnston, 1997).
Использование методов компьютерной анимации, получивших распространение в последние годы, подтвердило влияние динамики лица на точность распознавания эмоциональных экспрессий (Wallraven, Breidt, Cunningham, Bülthoff, 2008; Wehrle, Kaiser, Schmidt, Scherer, 2000), особенно в условиях ограничения статичной информации – при исключении из экспозиции текстуры и контура лица, его схематизации и т. п. Так, при постепенном уменьшении информации о текстуре или строении лица точность оценок статических экспрессий резко снижается, тогда как при значительной потере информации и «смазывании» изображений лица динамические экспрессии распознаются эффективно (Wallraven et al., 2008). Снижая уровень детализации (количество опорных точек) либо уменьшая размер изображений анимированных экспрессий, можно добиться большего эффекта динамики по сравнению со статикой, независимо от наличия текстуры (Cunningham, Wallraven, 2009a, 2009b).
С усилением экологической валидности условий восприятия, в том числе при экспозиции естественных изображений лица, эффект движения уменьшается либо не проявляется вовсе (Cunningham, Wallraven, 2009a; Fiorentini, Viviani, 2011; Fiorentini, Schmidt, Viviani, 2012; Katsyri, Sams, 2008). Экспонируя динамические последовательности, полученные путем покадрового компьютерного морфинга пар видеофрагментов «нейтральное лицо – сильно выраженная экспрессия», К. Фиорентини и П. Вивиани не выявили систематических