情绪识别技术的突出优势在于能够在不触及个人隐私的基础上，预先察觉并阻止潜在的公共安全事件发生，尤其适用于传统安检难以企及的范畴，有力地增强了社会的“安全防护能力”。伴随人工智能技术的持续演进，情绪识别技术已从最初仅能对单纯的文本、语音和图像等媒介展开识别，逐步拓展至多模态信息的融合判别。当下情绪识别的途径主要涵盖两个方面：其一，通过人的面部表情、语音声调以及身体姿态等非生理信号来进行判定，但由于这些非生理信号容易被人为伪装操控，致使有时难以获取能真正代表情绪的真实信息，进而无法精准识别出真实的情绪状况。其二，可利用脑电信号、眼动数据、心电信号、肌电信号以及皮肤电流反应等生理信号实施情绪识别。鉴于伴随情绪产生的生理信号是由人体神经系统和内分泌系统自发形成的，不易受到人为因素干扰，所以生理信号能够更为确切地反映人类的情绪状态，基于生理信号的情绪识别能够获取更为客观真实的结果，也更利于实际应用的开展。

   近几载以来，大数据、云计算、高速通讯技术以及摄像头技术的智能化发展，为情绪识别监测的规模化应用提供了极为优良的软硬件支撑条件。然而，历经十数年的发展，情绪识别技术为何在我国安检领域未能实现大规模应用呢？有专家指出，情绪识别技术在国内的应用面临着一系列挑战，诸如高质量数据集的匮乏、算力成本问题、模型训练和部署所需的资源问题、情感计算的普适性难题，以及数据来源和模型可解释性等问题，这些都在不同程度上阻碍了该技术的大规模推广应用。

   故而，尽管情绪识别技术在安检领域的应用前景极为广阔，但就当前而言，要实现广泛应用仍存在一定的距离。不过我们深信，随着技术的不断进步以及社会需求的日益增长，情绪识别技术必将在公共安全领域发挥越发关键的作用。