智能视频监控系统的微表情，以及动态情感的识别，云端大数据的分♂析人物表情。列如，利用六种基本情感，由愤怒（anger）、高兴(happiness)、悲伤(sadness)、惊讶(surprise)、厌恶(disgust)和恐惧(fear)组成。目前所用到的识』别特征主要有：灰度特征、运动特征和频率特征三种。灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理，利用不同表情有不同灰度值来得到识ξ别的依据。通过对图片光照和角度等因素进行处理。
智能视频监控以数㊣ 字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的△网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体。发ξ 现监控画面中的异常情况，并能以快，
佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效地协助安全人员处理危机，并∴大限度地降低误报和漏报现象。智能视频监控中的运动▓目标检测与跟踪技术则是实现这一环节的关键技术。目前比较常用的运动目标检测方法是帧间※差分法、背景差▅分法和光流法。而几种较受关⊙注的目标跟踪算法则有粒子滤波、基于边缘轮廓的跟踪和基于模板的①目标建模等方法
采用为表情识别，能够识别分析人物状态，以及内心的情感波动，能同时时︾事进行多人的视频分析。同时进行本地以及云〗端的数字模型的训练，从而可以更加精确进行智能分析。本项目的核心是运用智能的云端分析来提取有效信▆息，从而实现人工智能的监控作用。
