浅析高校安防思路：分点布局 统筹规划
面部识别技术受到外观、光照环境、化妆等客观条件限制，就目前技术发展水平来讲，其误报率仍高于掌形仪、指纹仪等其他生物识别技术，作为辅助识别手段，面部识别相对于其他生物识别技术要更直观更易采样更广泛应用。建议门禁、监控、人脸识别设备独立分布式联网架构设计，前端安装门禁读卡器和监控摄像机，监控信号传至中心通过服务器进行后台面部识别分析记录，首先保证门禁管理和监控系统两个成熟技术的可靠效用发挥，再叠加面部识别技术或其他智能行为分析功能，增强整个安防系统的主动智能分析功能。
打造技防实战应用平台目前市场上众多安防公司都有自己的应用平台，普遍存在“功能堆砌太多、说得好做不到、臃肿复杂、隐藏崩溃”等一系列老问题，高校用户在选择应用平台时应充分考虑平台自身应用成功案例、与下游子系统接口集成成功案例、平台稳定性、平台后期维护等综合因素。传统紧耦合方式在需要集成众多下游子系统的校园安防领域会不堪重负，采用松耦合的方式完成对异构化业务支撑系统的抽象化封装，使上层应用无需考虑基础系统的差异化，根据集成接口集即可开发出兼容各种业务支撑系统的独立应用程序，大大减少开发量。
高校技防实战应用平台应充分结合学校教务和实际应用，紧跟现代先进技术发展和未来系统整合的发展需要，各子系统相互关联，信息共享，通过不同网络的安全隔离贯通，接口集成，虚拟化等技术手段编织成一张综合业务云，供各类用户共享资源利用，综合业务云输出的各类信息等作为输入端通过大数据的分析挖掘技术进行价值排浪，并派生出关联信息和增值信息，例如学生使用习惯分析、用户评价、串并案分析等。
实现上述增值功能需要充分考虑校园内不同网络之间的安全隔离贯通，不同业务部门的应用协商、不同系统的接口协商等问题，在系统接口、设备选型、技术应用等方面应充分考虑到平台先进性、IT化、高集成化、兼容性、前沿性等问题，采取总体规划、分布实施的原则推进项目实施。
