(1)作为智能前端的硬盘录像机直接通过人脸检测、人脸跟踪和人脸姿态估计算法，抓拍正面端正的人脸，然后进行异常人脸的分析。对于符合恶意损坏ATM机特征的犯罪分子，智能前端把此人脸样本上传至管理系统的黑名单数据库中。在有“人脸身份认证”的需要时，作为基础参考信息。
(2)对于每一个来ATM进行业务交易的访客，作为智能前端的硬盘录像机都会通过人脸检测、人脸跟踪和人脸姿态估计算法，抓拍正面端正的人脸，并把此样本上传至管理系统的访客人脸样本池，对每一个样本给予一个序号的标识。 (3)对于经常光顾ATM的访客，可以在访客人脸样本池的范围内用聚类技术得到一类人脸集合，其对应的人脸样本可以从访客人脸样本池导入到热心访客数据库。对于不经常光顾ATM的访客，过一段时间他(她)的人脸样本就会从访客人脸样本池中删除，人脸样本池始终保持着更新的状态。
(4)人脸身份认证：在银行系统的后台客户端，当基于高性能服务器的人脸识别引擎开启时，可以从以下四个方面来着手实施。
① 实时分析——把访客人脸样本池中最新追加的人脸(正在与ATM进行交易)与黑名单数据库中的人脸样本进行一对多比对，识别出在当前是否有高危访客造访。一旦发现此人出现在黑名单数据库中，将立即给出报警联动。
② 实时分析——把最新追加的人脸(正在与ATM进行交易)与银行卡户主数据库中的人脸样本进行一对多比对，识别出在当前是银行卡的户主在进行交易。一旦发现交易人非户主本人，将立即根据触发预警机制。
③ 非实时分析——把访客人脸样本池中的人脸与黑名单数据库中的人脸样本进行多对多比对，识别出在近期是否有高危访客造访。一旦发现有黑名单数据库中的人出现，将给出预警提示。
④ 非实时分析——把热心访客数据库中的人脸与银行卡户主数据库中的人脸样本进行多对多比对，识别那些经常光顾ATM、且交互业务达到一定数额的(此信息来自于银行的业务信息系统)访客。赋予他(她)们VIP银行卡户主的标识。 结语
人脸分析技术是智能视频分析技术的重要组成部分。随着视频监控行业自身的不断演化，无论是传统的设备提供商还是管理平台软件的开发商，人脸的智能分析技术可以提高其产品的技术含量，减少与竞争对手的同质化。可以说，视频智能分析中的人脸技术在ATM机视频监控中已经成为了划分市场占有率的重要选项。随着这项技术的逐渐成熟，视频安防监控将会在网络传输和内容存储上更加有效和安全。