自2013年起，中國四川大學電腦科學系教授魏驍勇就熱衷於利用人臉識別（face recognition）技術，對自己課堂上的學生做記錄和「實驗」。當年，他開發的「刷臉神器」通過攝像頭和軟件來識別是否有學生缺席，被稱為「逃課剋星」；今年，他更進一步，利用人臉識別技術記錄學生在課堂上的面部表情變化，然後通過算法分析他們是否專注聽課、有無走神或感覺無聊、犯困等，藉此衡量上課效果。
上課效果好不好、怎麼講更好、更容易被理解和接受，可以說，看他們的『臉色』就知道。
魏驍勇於2009年在香港城市大學電腦科學系獲得博士學位，隨後入職四川大學任教，還曾在美國加州大學柏克萊分校（UC Berkeley）從事博士後研究。他的研究方向包括多媒體檢索、數據挖掘、機器學習及相關領域。
2012年10月，魏驍勇因為一條在課堂上「徒手劈磚演示力量原理」的短片，而在網絡上走紅；2013年1月，他研發出「基於人臉識別的考勤系統」，再度成為網絡焦點；2013年6月，他又將自己研發的用於警方鑒別監控視頻中嫌疑人影像的軟件，升級成一款校園版「刷臉神器」，幫助學生檢索在路上偶遇的心儀對象。
魏驍勇最近的這款新發明被戲稱為「看臉色神器」，其正式名稱則叫做「基於深度學習的課堂行為分析模型」。他在教室的不同位置安裝攝像頭，全程拍攝課堂；進入分析階段，他的算法會自動將每個學生的表情定義為「高興」或「一般」兩種，並給每個學生臉部加一個黃色方框，標記為“happy”或“neutral”。魏驍勇表示，由於一個畫面中有多名學生，最終會根據他們「情緒」的平均值，來得出課堂上某個時刻的「整體心情狀況」。
魏驍勇說，自己這樣做的目的，是為統計學生對不同課堂內容的專注度，然後就可以據此改進日常教學內容和教學方法。他還計劃未來對表情做更細緻的分類，如「走神」、「想心事」、「想睡覺」等。他還希望能將這種技術運用在教育研究、心理學研究和其他社會科學領域的研究上——例如在廣告牌前安裝攝像頭，據此分析公眾反應來評價廣告效果。
不過魏驍勇並不是第一個做此類嘗試的人。早在2013年，美國紐約皇后區 SensorStar 實驗室的工程師就已經在做類似的實驗，他們通過攝像頭記錄每個學生的表情變化，並用算法分析。
但這項實驗當時招致不少關於隱私的批評，例如有人質疑被拍攝的學生是否知情及是否自願，以及研究短片除教師本人觀看外，是否會被其他人觀看，學生又是否願意等等。
聲音
我就是看看，同學們上課時的專注度，開不開心啊，有沒有開小差（注意力不集中）啊。要是有人睡覺，我好講小聲點啊。
在魏驍勇的案例中，尚未清楚的是學生們是否知道自己的表情被收集，不過也沒有任何記錄顯示學生因上課表現不積極而受到懲罰。