当今反恐安全形势依然严峻，从美国波士顿爆炸案到俄罗斯驻土耳其大使被刺杀；从昆明火车站恐怖袭击事件到深圳商场持刀伤人事件。
各种各样的事件让我们都思考一件事。
有没有更有效的系统可以防止此类事件的发生？国内独有的“动态情绪识别”系统，能够检测出情绪异常的犯罪分子。
系统可以根据摄像头拍摄的视频快速定位可疑人员，通过摄像头分析人员的精神状态，自动识别犯罪可能性较高的人员，从而预防恐怖袭击和违法犯罪。
如今，这种近未来的安全系统已经来到了人们的身边。
该系统就是某公司自主研发并成功推向市场的“ASBDEFE”图像分析系统。
该系统可以将监控摄像头捕捉到的人的精神状态“可视化”，自动发现可疑人员。
被工作人员亲切地称为“反恐安全好帮手”。
目前，该系统已成功应用于索契冬奥会、首尔机场、日本G7峰会等国内外重大活动的安保。
ASBDEFE系统基于大量实验数据，可以判断是否存在攻击性、紧张等精神状态。
那么，系统如何可视化一个人的心理状态呢？关键在于它能够检测情绪的“振动”，这是一种被称为“动态情绪识别”的图像处理技术。
其基本工作原理是基于运动心理生理学，以身体振动和庞大的基本特征数据库为基础，通过专用摄像头采集的视频，分析头、颈、身体的振动频率和幅度，计算出诸如攻击性、压力和紧张等，并利用色条将人的精神状态数字化可视化，从而获得可疑程度，提前筛选出可疑人员并报警。
视频通常由每秒约25帧图像组成，ASBDEFE可以逐帧检测拍摄对象脸部的皮肤、眼睑等运动。
根据运动的幅度和频率，用颜色将情绪分为“攻击性”和“紧张”等 50 种类型。
为了方便现场员工和安保人员做出判断，对象的精神状态通过脸部周围的彩色线条来表示。
ASBDEFE 将这条线命名为“颜色条”。
系统通过颜色条的大小和颜色来量化犯罪行为的潜在风险。
当检测到风险超过阈值的人员时，系统会发出警告，安保人员可以对其进行盘问、搜查，防止犯罪发生。
确定受试者的心理状态只需要分析一段大约2到5秒的视频。
不仅可以在安防现场实时发现可疑人员，还可以对“YouTube”等网络上预先录制的视频和视频数据进行分析，协助安防人员快速抓捕犯罪嫌疑人。
在情感识别领域，基于微表情的识别通常面临着巨大的数据计算问题。
不同文化、环境、年龄等因素的影响，会让分析结果有很大差异。
此外，安世宝开发商朱工也表示，紧张情绪一般分为两种。
一是神经源性紧张，即神经系统的反射性紧张；另一种是自体初级张力，即肌肉末梢张力。
一般而言，传统的语言、微表情、行为特征等情绪分析方法只能检测神经系统的反射性紧张，而恐怖袭击多表现为自体原发性紧张。
目前该系统的应用场景比较广泛。
按场所可分为机场、地铁、海关、重大活动安检、大型超市等，还可应用于安检门、机器人、智能锁、无人机等，让机器拥有“ “情”能“识人、识人面、识人心”，让坏人无处藏身。
未来，以情感识别为代表的新一代人工智能技术正在安防领域成为现实。
虹光将不断地开发和创新，生产和开发出更多符合时代潮流的产品。