Facial Action Coding System (FACS), Paul Ekman ve Wallace Friesen tarafından 1970'lerde geliştirilen ve insan yüz hareketlerini anatomik kas hareketlerine dayalı kodlama birimleri, Action Unit (AU), üzerinden sistematize eden bir şemadır. FACS yüz animasyonu eşleme bu şemayı dijital karakter üretimine köprüleyen disiplinler arası bir alan olarak ortaya çıkmıştır. FACS'ta her AU belirli bir yüz kasına karşılık gelir veya birden fazla kasın koordineli hareketini temsil eder. AU1 (iç kaş yükseltme, frontalis medial), AU4 (kaş çatma, corrugator ve depressor supercilii), AU6+AU12 birlikteliği (gerçek gülümseme, orbicularis oculi + zygomaticus major) en sık referans verilen örneklerdir. FACS yüz animasyonu eşleme sistemlerinde, hedef dijital karakterin yüz rigging'i bu AU'ları ayrı ayrı tetikleyebilecek şekilde yapılandırılır. Pratik uygulama pipeline'ı şöyle işler: oyuncu performans capture cihazıyla çekime alınır, yüzüne yerleştirilen markerlar veya markerless algoritmalar AU aktivasyonlarını sayısal olarak tahmin eder. Bu AU akışı, karakterin shape key (blend shape) ağırlıklarına eşlenir. Her AU için bir veya birkaç shape key tanımlanmış olmalıdır; iç kaş yükselmesi ile dış kaş çatması ayrı shape key'ler üzerinden bağımsız kontrol edilebilmelidir. FACS yüz animasyonu eşlemede en zorlu olan bölge, Ekman'ın "Duchenne belirteci" olarak tanımladığı gerçek duyguyu sahte duygudan ayıran ince farklardır. Gerçek bir gülümsemede orbicularis oculi (göz çevresi kası, AU6) zygomaticus major ile birlikte aktive olur; bunu kasıtlı olarak yapmak güçtür ve motion capture verileri bu aktivasyonu yakalamadığında karakter yapay görünür, "uncanny valley" etkisinin yüz animasyonu boyutu. Sayısal FACS verilerinin retarget edilmesi, kaynak ve hedef geometriler farklı olduğunda orantılandırma gerektirir. Bir oyuncunun dar çenesi ve belirgin elmacık kemikleri için optimize edilmiş FACS verisi, farklı yüz oranlarına sahip bir karakterde doğrudan uygulandığında abartılı veya yetersiz deformasyonlar üretebilir. Bu sorunu çözmek için anatomy-aware retargeting algoritmaları kas gruplarının rölatif etkisini hesaba katarak eşleme ağırlıklarını adapte eder.