一旦发生了严重犯罪，警察首先要看的就是监控录象，因为其中可能含有破案的重要线索。随着人工智能的进步，监控设备也正变得愈来愈“聪明”。

韩国电子通讯研究院去年开发出了只需通过低分辨率的面部眉眼就可确认身份的系统，今年又联手警方致力于提高这一设备的性能。这一设备的工作原理是根据每个人的眉眼距离不同来判断身份。最近，他们又在开发另一种通过倾斜的侧脸而非正面就可判定身份的技术。

中央大学尖端影像学院教授白俊基致力于通过多种影像处理技术开发身份识别系统，如通过脚步判别主人的系统、多人同时移动时通过方向判断移动顺序的系统和指定目标追踪系统等。脚步系统基于每个人步幅大小和手脚活动形态都不同来进行识别。指纹识别或静脉识别等身体认知系统在判别时需要接触身体，而上述这些监控系统的安装可做到不为人知，达到了加强保安的预期目的。

英国朴茨茅斯大学研究小组开发出了通过辨别群众的喊声、窗户碎裂的声音或钟声的方向指挥监控设备自动旋转拍摄的智能型软件，这将识别疑似犯罪声音的功能引入了监控设备。英国金斯顿大学研究小组利用数学开发出了可识别哪种行为可能引发犯罪的系统。例如，有人在机场将炸弹悄悄放入别人行李中并匆忙离开座位，类似这样的行为会被事先储存在电脑中，一旦发现这种行为的端倪，警报就会响起。

土耳其凯布斯技术研究所上月开发出了可选取操作监控设备的人漏掉的画面进行重放的系统。因为监控设备操作人员的视线可能集中在画面的一个地方，或者漏掉某个部分。监控设备可自动重放，这样即使操作人员疲倦或者大意，也可在一定程度上起到弥补的作用。