做3D人脸识别通常需要使用深度学习、计算机视觉以及相机的技术。这里简单列出一些步骤，希望可以为你提供一些帮助：
数据采集：首先需要收集包含3D人脸信息的数据集，可以使用相机、3D扫描仪等设备进行数据采集。
数据预处理：对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、数据标注等工作，确保数据质量。
构建模型：使用深度学习技术构建3D人脸识别模型，可以采用一些经典的网络结构如卷积神经网络（CNN）等。
模型训练：将数据集输入模型进行训练，通过调整参数和优化算法，不断提高模型的准确性。
模型测试：使用独立的测试数据集对模型进行评估，检查其在未见过的数据上的表现。
部署应用：将训练好的模型应用到实际场景中，可能需要将模型整合到相机设备或者其他应用中。
在实现3D人脸识别的过程中，有可能会遇到一些挑战和技术难点，建议你在具体操作时多参考相关研究和技术文档，或者寻求专业人士的帮助。祝你成功！