Banyak kasus pencurian terjadi karena tidak adanya pengawasan. Pemilik rumah cenderung memakai surveillance camera untuk melakukan pengawasan. Namun, umumnya surveillance camera merupakan passive device yang tidak dapat memberi peringatan kepada pemilik rumah. Sehingga dirasakan perlu adanya fitur berkaitan dengan pengenalan obyek terkait manusia tersebut dan pemberian notifikasi dari adanya tindakan kriminal yang dicurigai dilakukan oleh obyek tersebut. Berkaitan dengan pengenalan obyek sebagai manusia, diperlukan pemrosesan terhadap gambar yang ditangkap surveillance camera. Langkah yang dilakukan adalah pertama, manusia sebagai obyek adalah sesuatu yang bergerak, sehingga diperlukan metode terkait dengan pengenalan obyek yang bergerak yaitu background subtraction. Setelah obyek sasar dikenali sebagai obyek bergerak, langkah berikutnya adalah mendeteksi obyek tersebut adalah manusia dengan menggunakan face detection serta head and shoulder detection. Mekanisme dari kedua metode deteksi tersebut disusun dalam susunan master/slave. Dimana bila fungsi dari master, yang dalam hal ini face detection, maka fungsi slave, yang dalam hal ini head and shoulder detection, akan dihadirkan untuk pengenalan obyek manusia tersebut. Kegagalan dari fungsi master dapat terjadi saat pencahayaan kurang. Untuk meminimalisir kegagalan tersebut, maka fitur night vision juga dihadirkan dalam studi terkait pembuatan surveillance camera ini. Hasil akurasi yang dihasilkan oleh sistem untuk mendeteksi manusia secara keseluruhan rata-rata diatas 80%.