安天下搖搖頭，說：“不用這么客氣。”
莫測伸手搭在他的肩膀上，說：“請認真敬業的人喝酒，也是我的榮幸，說不定還有業務跟你聊聊。”
安天下指著自己的鼻子，說：“我？業務？”
莫策笑道：“走吧。”
兩個人來到附近的一家飯館，點了兩個硬菜一個湯，又來了一瓶十五年陳釀白云邊。一杯高度白酒下肚，安天下的話匣子就打開了，和莫策聊得很開心。當然了，針對預防心懷惡意的人的這方面，兩個人在短時間內找不出具體有效的方法。
一般來說，學校的保安對外來的訪客進校園是持警惕態度的，想要進去，必須有足夠的理由，做完備的登記。登記的資料可以查證真偽，但是理由難以去核查。如果訪客真的有急事找老師或者找學生，而且登記資料齊全正確，那也沒有太多的理由阻攔他進去。而如果這樣的訪客突然發瘋，那就悲劇了。
事實上，這樣的變態訪客是極少數。所以，保安不會那么地謹慎。
但是，一旦遭遇到這樣的極少數，許多家庭都會受到不可挽回的損失。保安能做的事情，其實很有限。
而攝像頭，只能起到監控的作用，起不到警示的作用。活人都不一定能分辨出來人是好人好事壞人，何況是一個攝像頭！
結賬的時候，莫策用支付寶的刷臉功能。
突然，他腦子里靈光一閃。
刷臉！
現在的人臉識別技術發展得相當之快，已經有一億人在用刷臉支付。人臉識別能夠精確地識別一個人的五官樣貌，即使換了發型，即使臉上表情不一，也能精準地識別出來。如果他在監控攝像頭上加上人臉識別功能，是不是能夠識別出那些心懷不軌的歹徒？然后在電腦上或者手機上設置提醒系統，一旦識別出此人是歹徒就通知給觀察者，那就解決這個問題了。
想要達到這樣的技術水準，其實不是很難。但是，實施起來有一個最大的現實問題。那就是，需要知道哪些人是歹徒。如果公安民政機關把所有拘留過關押過的違法者、犯罪者的人臉資料提供給他，他才能讓攝像頭達成預防歹徒的功能。
但是，不管是出于**還是出于安全，公安民政機關都不會把公民的這些**資料透露給他。
莫策不得不承認，自己有點異想天開了。那么，他得換一種思路。如果沒有辦法按圖索驥，沒有辦法按照資料庫來識別出歹徒，那么能不能創造一種方法來識別出歹徒？
思考點還是落在人臉識別上。
如果人臉識別能夠識別出一個人的喜怒哀樂，甚至識別出他的微表情，從而分析出此時此刻的心理狀態。比如，攝像頭分辨出某個來校園的訪客在明顯地壓制自己的憤怒，那就說明此人危險。保安不讓他進校園，甚至對他展開盤查，那就可以成功地預防這個潛在的歹徒傷害校園里的學生和老師。
這條思路可行！
現在人工智能發達，只要采取足夠量的人臉和表情的樣本，就能分析歸納出不同的微表情所對應點的情緒。觀察者，也就是保安，就去重點對待那些帶有危險情緒的家長和訪客。
在擁有海量的數據庫之后，人工智能在某一件事情上能夠做到極致，能比許多非專業人士做得好。