當前情感技術正處于發展中，目前較為常見的情感識別有以下三種：

一是基于人的臉部特征的微表情識別，通過輸入人臉圖像或者視頻流進行檢測，通過心理學面部行為識別符號來映射人像的內心活動，與一般監控視頻抓拍不同，微表情的識別對象是0.2秒內發生的瞬間標簽，同時需要采集的數據點也相對較多，例如除了臉部肌肉數據點之外，還會對皺紋紋路等細微數據進行采集，當前國內已經有不少有成熟的企業，如希亞斯、平安科技等，主要應用在于教育、金融、社區安防領域；

二是基于人工智能語音情感識別技術的語音情緒分析系統，該技術已經在國外嘗試并開展應用，但由于中文發音的特殊性，導致相關的情感算法對中文識別的準確率偏低，同時在針對真是業務環境的場景復雜性、信號高噪性和快速響應等都是需要克服的難題。據網上報道稱，國內已經研發出中文語音情感識別算法，并在國內成功應用，如陽光保險客戶中心語音情緒分析系統，讓計算機對每天的全部通話進行全面自動化機器質檢，標記座席及客戶的負面情緒，協助質檢人員對座席的服務質量進行把關；

三是基于生理心理學，通過人類生理細微變化，觀察多種情緒的特定波動變化的模式(如心電圖、電皮膚活動等)，識別人們思想情緒的變化。例如當人們感受到壓力而緊張或有不良企圖以致情緒亢奮時，身體交感神經就會啟動相關必要的機能，例如心跳加速、血壓上升、呼吸變快、體溫增高，乃至于肌肉皮膚顫動等生理變化。

以下重點分析是第三種情感識別方式。據《識破潛在隱藏訊息的VI情緒辨識技術》提到：

當人緊張焦慮時，無法被意識控制的前庭情感反射(VER)，會透過頭部與身體的細微振動(物理上做功)，以取得人體熱力學能量守恒定律的平衡;肌膚細微振動產生的光點變化，則可透過特殊的攝影機觀察記錄。因此技術是透過量測及演算振動(Vibration)在影像(Image)的變化，比對出相對應的潛在情緒， 故被稱為VibraImage(VI)。在每秒30幀圖像中，分析每張影像中人物的臉部皮膚、眼球、嘴角、眼皮、身體振動的次數，并計算振幅與振動周期， 運算包括頭部及身體的三維振動頻率、振幅、對稱性，以及振動過程總計45個參數，將像素振動速率映像出相關人的隱藏狀態，以判斷出有無緊張、攻擊性、焦躁等精神狀態。

據悉，俄羅斯通過訓練及試用，已經成功應用在世界峰會G7、G20、奧運會等全球最高維安等級的場合，同時也在機場、高鐵站、大型零售商場等公共場所，美國德州也在市區街道導入該技術進行預防犯罪。

應對層出不窮的公共安全挑戰，人臉識別當前已經成為有效應對的手段，但僅僅依賴人臉識別仍然有不少盲點不能處理到，同時該技術也存在不少的誤報率，情感識別或許可以成為有效的輔助手段。未來無論是攝像機與情感識別軟件的結合，還是情感識別的測謊方式，都能有效減少城市管理人員的工作，提高效率，也會對社會治安帶來新的幫助。