人臉識別系統利用攝像機采集含有人臉的圖像，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術處理，從而達到識別不同人的身份的目的，主要過程包括：人臉檢測。系統根據眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之間的幾何位置關系來檢測人臉，即在一副圖像或一序列圖像(比如視頻)中判斷是否有人臉，若有，則返回人臉的大小、位置等信息;人臉圖像預處理。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理;人臉圖像特征提取。之后再針對人臉的某些特征進行提取、建模;人臉圖像匹配與識別。最后將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。

校園安全問題一直以來都是各地政府持續關注的問題。除了傳統的人防、物防外，近兩年校園技防建設成為重點。涉及的內容主要包括視頻監控系統、門禁控制系統以及相關的考勤系統。

由于校園是一個人員流動性較大的場所，主要涉及到學生和教職工。大部分校園都采用了視頻監控的方式，來預防保障校園安全。但是一般情況下，傳統的視頻監控系統，主要通過設備來錄像以及人員時時監控來進行。存在的問題是，因為監控點較多時，監控人員無法顧及到所有的監控點，同時無法保障獲取24小時內監控點的所有信息。通常情況下，只能事后進行回放，以此來確認事發點的具體情況。但是由于時間原因，往往已經造成了相關的損失，而且也需要消耗大量的人力通過回放、檢查等方式對其進行調查，從而獲取所需的信息。

近兩年隨著智能分析技術發展，尤其是AI技術成熟與應用。將AI智能分析技術與傳統的視頻監控相結合，則必然可以彌補當前的監控工作的許多不足之處。在實際應用中，可以不用借助人力干預來對監控圖像進行處理，主要包括定位、傳輸、識別、跟蹤等功能。因此可以完善當前的安保工作，同時也可以及時地處理突發狀況，從而來減少不必要的損失。

在校園監控視頻中應用AI智能分析技術，可以減輕常規檢查、排除等工作給人帶來的沉重負擔，從而緩解安保枯燥的監控流程。另外一方面，由于AI智能分析技術可以迅速地篩選出需要信息，因此可以幫助人員迅速地從海量的監控視頻中找到重點。

目前基于人臉識別的視頻監控系統對于保障校園安全來講起到的作用主要分為以下幾點：

陌生人識別和安保響應。對學校而言，只要將學生和教師的圖像資料儲存到資料庫中，攝像頭就可以輕松識別出在學校人員是不是一個外來人員。甚至如果有條件的話，還可以將圖像識別系統與公安嫌犯資料庫聯網，從而判斷來人自身是否具有威脅。

另外大人流量以及多人員聚集監控報警。學校的人口密度本身就很大，而且往往呈現出固定的時間點內人流量集中的情況，比如放學、聚會等高峰時段。部分寄宿制學校在大星期的時候校門口人流和車流量更大，其存在安全隱患也很多。那么，利用人臉識別技術來對人數密集的區域“數人頭”，一旦超出承載力便進行預警，由相關人員進行疏導處理，將會有助于防患于未然。

同時借助系統也可以實現學生在校情況管理。在中小學，學生出勤往往是老師們需要時時刻刻監管。利用布置在班里的攝像頭，其可以空位進行識別，然后報告學生出勤情況。甚至而言，其可以精確地報告缺席的學生個體、缺席的時間段等，以便于老師管理，防止校外安全事故的發生。

除了以上應用外，在校園安防方面的應用為中在校園門口、教室門口、宿舍入口處建立一系列人臉門禁及考勤系統。相較傳統的刷卡、指紋識別等模式，人臉識別考勤系統有著非常明顯的優勢，比如：防止代打卡，不會出現卡片丟失、考勤數據作假等問題;家長、老師時刻知曉學生本人在校的考勤情況，有效防止了學生逃課、夜不歸宿等情況。一是能夠有效保證校園管理者及家長對學生的有力監督;再者利用新技術還能大大提升校園內的安全指數。

通俗來說，人臉識別系統利用攝像機采集含有人臉的圖像，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術處理，從而達到識別不同人的身份的目的，主要過程包括：人臉檢測。系統根據眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之間的幾何位置關系來檢測人臉，即在一副圖像或一序列圖像(比如視頻)中判斷是否有人臉，若有，則返回人臉的大小、位置等信息;人臉圖像預處理。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理;人臉圖像特征提取。之后再針對人臉的某些特征進行提取、建模;人臉圖像匹配與識別。最后將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。

當AI系統成功識別對象之后，每天的相關數據(學校出入口、宿舍出入口)都會實時匯總，通過電腦對數據記錄進行分析，自動生成所需的名單，進而分發給管理者及學生家長。實現校園安全管理與校園日常業務管理相結合。

除了利用圖像識別技術的監控，教育部門通過與公安聯網可以建立預測青少年暴力傾向的模型數據庫，并得到了較高準確度的驗證。另一方面，通過對青少年社交媒體等進行語言識別，也有助于實現對校園暴力發生的預測和預防。這無疑也是保障校園安全的重要舉措。

另外，也存在借助聲音識別，對校園安全進行保障。前不久，美國一家名為I-TEAM的公司聯合另外兩家IT公司Genetec和Lencore開發出了一套槍手檢測系統。這套系統通過檢測聲發出的位置，即時發出危險警報幫助執法人員趕往正確的地點，以在最短的時間內阻止進一步擴大活動范圍。

從技術上來講，它需要在每個建筑物上都安裝一個傳感器。這個傳感器由用來確定聲源的麥克風和識別槍口閃光的紅外攝像機構成。發生之后，具備機器學習能力的麥克風通過對聲音的分析來確定，同時利用攝像機抓拍閃光位置，第一時間確定現場情況并向執法人員傳遞信息。

在具體的執行方面，這套系統又擁有著其他作用。通過攝像頭的監控，警察可以鎖定其位置并對相關區域進行封鎖。如果學生比較多，存在著更大的傷亡風險的話，警察則可以引到系統根據學校的整體布局和人員分布情況而推薦出的最佳位置進行誘捕。這樣，就可以實現最快的捕獲和最小的人員傷亡。

這套檢測系統的適應性當然不僅僅局限于校園，在辦公樓、教堂、政府大樓乃至居民區內，都可以嘗試布局。