3D人脸识别创建人脸的三维模型以提高准确性和鲁棒性。与依赖平面图像的2D人脸识别不同，3D方法使用结构光相机或立体视觉系统等专用传感器捕获深度信息。
该过程开始于收集3D面部扫描，其包括关于表面几何形状和轮廓的数据。系统创建表示面部的3D点云或深度图。这些模型对于照明和姿势是不变的，解决了2D识别的一些限制。
接下来，该算法从3D模型中提取特征，例如面部轮廓的曲率或关键点之间的距离。这些特征被转换成嵌入 -- 编码人脸独特特征的数字表示。
在匹配期间，使用相似性度量将嵌入与数据库中的那些进行比较。由于3D数据可以捕获更多细节，因此受面部表情或角度变化的影响较小，因此具有很高的准确性。
3D人脸识别用于高安全性应用，例如生物认证和机场安全，其中精度至关重要。但是，它需要更多的计算资源和专用硬件，这可能会增加实施成本。