这款系统由美国莱斯大学的Robert LiKamWa和尼古拉斯·雷恩(Nicholas Lane)，以及微软亚洲研究院的刘云新(Yunxin Liu，音译)和钟林(Lin Zhong，音译)合作开发，可以在智能手机上运行。
智能手机等移动设备已经配备了陀螺仪、光线传感器、湿度计、温度计等各种感应器，可以帮助设备识别环境信息，优化用户体验。这套新系统专门为识别用户情绪打造，精确度可以达到66%。如果根据单一用户进行调整，并经过两个月的训练后，精确度甚至可以提升至93%。即使融合了其他用户的数据，经过10天的训练后，也可以实现72%的精确度。
自动情绪探测可以用于提升Netflix等内容提供商的推荐系统，还可以在社交和通信之外增加一个全新的维度。另外，抛开隐私问题不谈，如果能够自动分享情绪，还可以改善社交网络的使用体验。用户可以更好地选择与他人交流的方式和时机，例如，当老板生气时，便可在与之沟通时尽量谨慎一些。
不过，这套系统并没有开发全新的硬件来探测生理指标，而是使用了一种名为MoodScope的软件系统。在完成实地测试后，MoodScope针对iOS和Android设备开发了服务。
MoodScope每天消耗3.4万毫瓦时的电力，估计只会令设备损失20分钟的待机时间。研究人员还开发了第三方API(应用编程接口)，以便监控用户的情绪，并作出相应的反应。
MoodScope今后还将降低用户自主输入情绪的频率，并降低侵扰性。除此之外，该系统在面向公众推出前也需要解决隐私问题。
研究人员还指出，MoodScope不能捕捉所有影响情绪的因素：“我们的研究是为了调查智能手机的使用形态与用户情绪之间的关系。我们承认，某些外部因素是无法在这种方式中探测到的。类似地，当有些因素显示用户情绪发生剧烈变化时，其真实原因或许与情绪无关。例如，外出旅行或是重要工作即将结束等环境变化，都有可能产生影响。”
然而，尽管存在种种局限，研究人员还是认为MoodScope和类似的系统拥有非常广阔的前景，将为“背景识别”应用提供很大发展空间。
