机器视觉自动化设备通过以下方式进行个性化推荐：
利用机器视觉技术获取用户信息。这通常涉及通过摄像头等设备捕捉用户的图像或行为数据。例如，可以通过摄像头获取人脸图像，或者利用人体姿态识别技术捕获顾客在购物过程中的行为数据。
利用深度神经网络等技术处理和分析这些信息。获取到的图像和行为数据会被用来训练人脸识别模型或行为分析模型，从而提取出用户的特征向量。这些特征向量可能包括用户的兴趣爱好、个人属性信息等，是进行个性化推荐的基础。
将用户的特征向量与商品的特征进行匹配。在提取出用户的特征向量后，系统会将这些特征与商品的特征进行比对和匹配，从而找出符合用户喜好的商品。这些商品会被推荐给用户，以满足他们的个性化需求。这一过程通常涉及复杂的算法和模型，以确保推荐的准确性和效率。
通过以上步骤，机器视觉自动化设备能够实现个性化推荐，提高用户的购物体验和满意度。这种技术还能降低人力成本，提高推荐效率，是现代化智能推荐系统的重要组成部分。
