比用摄像头的“传统方法”，该方法的优点在于，哪怕有口罩，追踪用户的面部表情依然轻松，人们无需特地取下口罩了。

　　康奈尔大学SciFi实验室主任、C-Face论文的高级作者张铖在声明中说：“该设备比所有的耳挂式可穿戴技术都更简易、更有新鲜感，有更全的功能。”

　　“传统的为了识别面部表情的可穿戴技术中，大部分必须在面部上配置传感器，传感器数量这么大，系统也仅仅识别一组离散面部表情。”

　　观察用户的耳朵下方，左右都有一个RGB摄像头，摄像头可以在用户面部肌肉移动时，捕捉脸颊轮廓的变化。

　　通过计算机视觉和深度学习模型重建图像后，卷积神经网络可以解析2D图像，测试你前世死因把面部特征变为42个面部特征点，特征表征用户的嘴巴、眼睛和眉毛的形状。

　　不过，因为受到新冠疫情的影响，科研小组只对9名参与者测试了C-Face。虽然参与者不多，但准确度超过了88％，面部提示的准确度多于85％。

　　数字化、智能化、可视化是很多品牌连锁企业关注的方向。如何有效的提高门店的坪效，如何让实体门店的经营更加智能、高效，这些都是线下门店在做智慧化急需解决的问题。此次新零售视界采访到了专注于“人、客、场”研究的每人店联合创始人及CMO殷雄舟，在实体门店的智能化方面，每人店通过自己多年的经验跟新零售视界了如何更好的助力线下门店的升级。

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