機器視覺自動化設備通過以下方式進行個性化推薦：

利用機器視覺技術獲取用戶信息。這通常涉及通過攝像頭等設備捕捉用戶的圖像或行為數(shù)據(jù)。例如，可以通過攝像頭獲取人臉圖像，或者利用人體姿態(tài)識別技術捕獲顧客在購物過程中的行為數(shù)據(jù)。

利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡等技術處理和分析這些信息。獲取到的圖像和行為數(shù)據(jù)會被用來訓練人臉識別模型或行為分析模型，從而提取出用戶的特征向量。這些特征向量可能包括用戶的興趣愛好、個人屬性信息等，是進行個性化推薦的基礎。

將用戶的特征向量與商品的特征進行匹配。在提取出用戶的特征向量后，系統(tǒng)會將這些特征與商品的特征進行比對和匹配，從而找出符合用戶喜好的商品。這些商品會被推薦給用戶，以滿足他們的個性化需求。這一過程通常涉及復雜的算法和模型，以確保推薦的準確性和效率。

通過以上步驟，機器視覺自動化設備能夠?qū)崿F(xiàn)個性化推薦，提高用戶的購物體驗和滿意度。這種技術還能降低人力成本，提高推薦效率，是現(xiàn)代化智能推薦系統(tǒng)的重要組成部分。