面部表情编码系统(FACS)为机器通过人脸识别来判断人类情绪提供理论支撑。接下来就是机器将人脸图像的相关信息数字化。首先，机器识别人脸后，会提取面部的关键肌肉点，这些关键点的作用是对人的五官与轮廓的标注，以完成对人脸的关键位置(眼睛、嘴、鼻子等)的定位，机器摘取的关键点越多，识别的精度就越高，相应的性能需求亦越高(目前500个关键点的摘取较多被采用)。

　　人的不同表情，实际上就是这些关键点位置的改变(相对位置、绝对位置、距离及角度等)，然后将这些改变与原本就已数字化的面部表情编码系统(FACS)进行对比，人类相应的情绪便得以呈现，需要指出的是，人类面部的43块肌肉，可以组合出1万多种表情，但并不是所有表情都具备情感意义(大约3000种具备)，而目前在营销上被应用得最多的还是前文所言的6种基本情绪(快乐、悲伤、愤怒、厌恶、惊讶和恐惧)，特别是快乐、恐惧、厌恶、愤怒这四种“唤醒度高”的情绪更被广泛应用!

　　现在谈谈在本届世界互联网大会上亮相的天猫无人店所推的“情绪营销”，由介绍可知，当消费者在无人超市内凝视某件商品的时候，系统会及时捕捉其表情，并根据情绪幅度，快速计算消费者对于商品的偏好程度，给予不同的优惠折扣。显然，天猫用的正是通过对消费者面部图像的识别去判断消费者面对商品时的情绪，再给予相应折扣，而这正是笔者在前文所介绍原理的实践应用，天猫将其落地在一定程度上显示出未来零售的一个发展趋势!

　　最后，笔者亦不得不担心这种技术的发展会走向消费者的“反面”，即利用情绪识别来变相提升商品价格(具体方法不再详述，读者亦不难想象)，事实上，与之类似的事情已经发生，某网站平台利用技术获悉特定顾客的消费水平，然后为其定制“与众不同”的商品价格。

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