좀 더 구체 적 으로 , 요즘 의 범죄 문제 는 검거 위주 에서 예 방위주 로 우선 순위 를 두 고 , CCTV 는 이러 한 범죄 예방 에 있 어 부족 한 인력 과 장비 를 보완 해 주 는 효과 적 인 수단 이 다 . 이 에 따라 CCTV 를 이용 한 얼굴 인식 , 범죄 행동 예측 등 을 이용 한 범죄 예방 에 대한 연구 가 활발히 진행 되 고 있 다 . 얼굴 인식 은 원거리 에서 인식 된 CCTV 고해상도 이미지 를 이용 하 여 사람 의 얼굴 을 추출 하 여 데이터베이스 에 저장 된 수배자 및 범죄자 ( 비교 대상자 ) 의 얼굴 과 비교 , 판별 하 고 , VMS 를 이용 하 여 위험인물 이 있 을 경우 실시간 으로 감시 할 수 있 도록 한다 . 그러나 모든 범죄 가 비교 대상 목록 중 에서 만 일어난다고 볼 수 없 으며 , 화면 을 실시간 으로 감시 해야 하 는 등 의 불편 이 따른다 . 그 때문 에 얼굴 인식 뿐 만 이 아닌 행동 예측 에 대한 연구 가 활발히 이루어지 고 있 다 . 주로 두 대상 의 성별 , 거리 , 움직임 등 의 정보 를 분석 하 여 , 정상 행동 과 이상 행동 을 구분 짓 게 된다 . 그러나 CCTV 의 기술 적 인 한계 로 인해서 대상 의 전체 적 인 움직임 만 알아낼 수 있 을 뿐 , 손가락 의 움직임 과 같 은 세밀 한 정보 는 분석 할 수 없 다 . 그 때문 에 대상 들 의 관계 나 행동 을 정확 하 게 분석 할 수 없 고 , 정확도 는 떨어지 게 된다 . 범죄 행동 예측 에 대상 의 손가락 의 움직임 이 포함 된 정보 를 받 아 올 수 있 다면 범죄 행위 자 의 의도 를 파악 하 고 공격 성 을 예측 하 여 전달 해 줌 으로서 화면 을 실시간 으로 감별 하 는 관찰자 는 판단 해야 하 는 대상 이 줄어들 어 범죄 예측 에 대해 정확도 를 높일 수 있 지만 , 이러 한 행동 패턴 에 기초 하 여 범죄 행동 을 예측 하 는 기술 은 제안 되 지 않 고 있 다 .