跨镜追踪技术也称ReID技术，其研究对象是人的整体特征，包括衣着、体型、发型、步态、姿态等，目标是实现跨摄像机与跨场景下行人的再识别、跟踪与检索。虽然人脸识别技术有助于实现这一目标，但是由于行人在不同摄像机与场景下一般不会一直面朝着摄像机镜头，因此需要使用跨镜追踪技术，作为人脸识别技术的重要补充。

面部表情在人们日常交往中的情感表达上扮演着重要角色，是识别人类的情感和行为最重要的线索之一，它被定义为对应人的内心情绪状态、意图或社交信息的脸部变化。1971年，Ekman和 Friesen根据跨文化研究定义了六种基本表情，这些典型的面部表情是愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶，蔑视后来也被添加为表情之一。

动作识别是针对监控区域内人员异常动作及行为进行识别并报警的应用，主要识别挥手求助、聚集、倒地不起等，对此异常动作主动识别发现、主动预警。

随着人口的增长以及人群活动的多样化，人群拥挤的场景随处可见，如机场、车站、景点等，这将成为公共管理以及公共安全巨大的挑战。人群密度与人群安全密切相关，当人群密度过高时，容易引起恐慌、拥挤以及踩踏。在很多场合中，都曾因人群密度过高而引发灾祸。

对于各类交通站点、各级别零售业商户以及旅游景区等场所来说，客流统计有着十分重要的意义。例如对于购物广场来说，掌握广场内顾客的数量与分布情况，对于提高面向商户和顾客的服务质量也能起到推动作用。又如对于地铁站来说，准确地统计客流量对于实现列车的最优调度、提高乘客满意度以及防止拥挤与踩踏事件的发生都具有重要意义。

针对值岗人员工作状态进行监测，包含睡岗、不文明工作行为、玩手机、打牌等行为。

供电设备指示灯、供电开关状态、储能状态、压板状态、仪表读数等进行智能识别，进行异常报警；设备锈蚀、设备破裂、异物遮挡等设备外观故障设别，进行异常报警

周界入侵监测是指当人或物体进入特定区域内时，系统会自动识别并执行发出警报、抓拍或进行跟踪等措施。现有的周界入侵检测技术主要包括张力围栏、高压脉冲、辐射电缆、红外对射、振动光纤以及微波阵列等。它们之中有的安装、维护成本过高，有的对于攀爬、高空跨越等特定入侵方式不起作用，有的漏警率或误警率太高，有的还存在安全隐患。不仅如此，这些技术都无法较准确地确定入侵目标是人、动物还是物体，也无法让管理人员及时的获取入侵地点详细的情况。

周界入侵监测是指当人或物体进入特定区域内时，系统会自动识别并执行发出警报、抓拍或进行跟踪等措施。现有的周界入侵检测技术主要包括张力围栏、高压脉冲、辐射电缆、红外对射、振动光纤以及微波阵列等。它们之中有的安装、维护成本过高，有的对于攀爬、高空跨越等特定入侵方式不起作用，有的漏警率或误警率太高，有的还存在安全隐患。不仅如此，这些技术都无法较准确地确定入侵目标是人、动物还是物体，也无法让管理人员及时的获取入侵地点详细的情况。

人脸画像是指利用人脸识别技术来获取用户画像，即通过面部特征来获取目标人员的性别、年龄、人种等信息。在安防领域，人脸画像可用于对目标人员进行筛查，以提高治安管理、刑事侦查、反恐维稳的效率；在零售领域，人脸画像可供商家对到访顾客的信息进行统计与分析，以提供更有针对性的商品与服务。

人脸识别，是利用人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。一般来说，它包含用摄像机采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行面部识别的一系列相关技术。在视频监控快速普及的当下，迫切需要一种快速、非接触式而精度又足够高的远距离身份识别技术，而基于视频或图像的人脸识别技术无疑是更优的选择。

人脸抓拍既是一项独立的业务应用，也是大多数智能识别业务的基础。快速而可靠地捕获人脸图像是构建人脸相关业务系统的关键所在。 人脸抓拍的关键技术在于人脸检测，其目标是找出图像或视频中的所有人脸，并输出人脸的外接矩形框及其在图像中的坐标，可能还包括倾斜角度等姿态数据