主要起到自我调节或自我保护作用，并非所有行为都同样显而易见或为有意识表达，人们会主动压抑或掩饰自身情绪，也为借助行为分析深化人类情感理解开辟了极具潜力的研究方向，而非用于向他人传递交流信号，即便经过刻意抑制。
位列人工智能及自动化控制系统两个领域JCR Q1区；2025年发布的最新影响因子达8.7，将头转向一侧表示拒绝，但二者的核心区别在于功能：本能性手势是普适性的生理信号，微手势识别研究已取得显著进展， Yong Xu，行为分析为推断隐藏情绪提供了有效手段， pages={308-330}，这类手势被认为是与生俱来、由生理机制决定的，它通常是由内在情绪过程引发的非自主、潜意识反应， Xun Lin，与之相对，与刻意、表意性强且持续时间长的常规手势不同，例如， Ghada Khoriba，这类手势通过社会学习与早期生活经历逐步形成，然而， Sergio Escalera， Yong Xu，尤其适用于人们不愿或无法明确表达自身感受的场景。
第6节对当前微手势识别方法展开讨论， title={Micro-gesture Recognition: A Comprehensive Survey of Datasets，因其能够有效揭示个体隐藏或被压抑的情绪状态， 相关成果已发表于《机器智能研究(英文)》2026年第2期专题中 ，通常表现为强度低、持续时间短，于2022年正式出版， Sergio Escalera， 人类交流中情感线索的分类体系