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过去十年中，监控录像的捕获和分析一直是美国反恐和执法的不可或缺的工具。自 9/11 恐怖袭击事件以来，视频分析软件得到了改进——例如，它可以被编程为识别某些模式和颜色，并在检测到这些特征时发出安全警报。但是，随着恐怖分子和罪犯改变策略以逃避安全检查，旨在阻止或抓捕他们的监视技术也必须变得更加复杂。
改进视频分析的最大挑战之一是编程软件，以在各种条件下（例如光线不足、背景杂乱和外观的细微变化（例如胡须））识别特定人员和物体。在这些领域，借助能够提高计算机视觉、增强面部和模式识别能力以及捕获在摄像头镜头前经过的人和物体的运动的软件，视频分析还有很大的改进空间。[请参阅我们之前关于 9/11 后安全和监视的报道。]
纽约大学的研究人员团队已经将运动捕捉作为一种特别有希望的分析方法。计算机科学副教授克里斯·布雷格勒 (Chris Bregler) 正在研究是否可以通过独特的运动模式识别潜在的安全威胁。如果一个人背着炸弹，他会如何走路？
布雷格勒说，当一个人必须为一些不自然的负担（例如沉重的背包甚至高跟鞋）做出补偿时，他的身体会以不同的方式移动。他主要在纽约大学运动实验室进行研究，该实验室是学校ITP蒂施艺术学院的运动捕捉工作室和研究小组。例如，当一个人背着背包时，他的脚着地时的力量会比正常情况下大。但他补充说，自然体重的人会学会如何平衡体重并保持均匀的步幅。
布雷格勒和他的团队借助用于《指环王》和《哈利波特》电影特效的相同运动捕捉技术，识别出了某些运动特征。放置在特殊运动捕捉服各个位置的反射标记可以被布雷格勒放置在运动实验室周围的一系列摄像头捕捉到。当穿着该服装的人移动时，摄像头会捕获有关反射标记的信息，并将数据馈送到软件中，该软件会在计算机屏幕上映射每个标记的位置。
然而，在实验室之外，现实世界对运动捕捉研究提出了挑战——没有足够的运动捕捉服供每个人穿。因此，布雷格勒的团队正在开发一种无需标记即可检测人运动特征的软件。
他们的GreenDot 项目训练摄像头扫描周围环境并识别独特的斑点，例如光线反射衬衫纽扣的方式与衬衫面料的方式不同。然后，这些点在计算机屏幕上以绿点的形式表示。“无论哪里有纹理，[该软件]都可以找到并逐帧跟踪，”布雷格勒说。 GreenDot 的目标是编程一台计算机，根据一个人的动作来识别他。该软件甚至应该能够根据运动来识别一个人的情绪状态、文化背景和其他属性。
布雷格勒的运动分析研究在 2000 年引起了五角大楼国防高级研究计划局 (DARPA) 的关注，将其作为一种识别安全威胁的可能手段。 9/11 事件后，在国家科学基金会和美国海军研究办公室的资助下，他的研究工作得到了加强。执法和反恐组织已经拥有人脸识别技术，但正在寻找更多方法来更好地理解无数小时的监控录像。
纽约市警察局和市长迈克尔·布隆伯格的安全人员也在 2004 年对布雷格勒的研究表示了兴趣。他说：“他们问我们是否可以检测出自杀式炸弹袭击者，这就是为什么我们开始研究人工体重实验的原因。”
布雷格勒说，近年来，面部识别技术已经成熟到可以使用，但前提是被摄对象距离摄像头大约六米左右。“这就是为什么我们正在研究一种名为内在生物识别技术的东西，它研究你的身体模式、你的时间、你走路的方式、你说话时使用双手的方式，”他补充说。“这些都很难伪造。”
根据面部识别技术发展到可靠程度大约花费的十年时间，布雷格勒估计内在生物识别技术距离成熟还有数年时间。在面部识别开始产生有意义的结果十年后，它已经超越了安全领域，并被Facebook、谷歌、Apple 的 iPhoto 和许多其他商业应用程序使用。“我们才刚刚开始使用内在生物识别技术，因此根据过去的经验估计，它可能还需要 5 到 10 年才能像面部识别和其他生物识别技术一样准确，”他补充道。