3D人脸识别的关键技术研究文献综述

3D人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术，近年来受到广泛关注。

与传统的2D人脸识别相比，3D人脸识别利用人脸的三维信息，对光照、姿态、表情等变化具有更强的鲁棒性，在安全性和准确性方面具有显著优势。

本文首先阐述了3D人脸识别的概念、优势和应用领域，接着重点概述了3D人脸识别的关键技术，包括3D人脸数据获取、预处理、特征提取和识别算法等，并对每种技术的国内外研究现状进行了详细分析和比较。

最后，总结了3D人脸识别技术面临的挑战，并展望了其未来发展趋势。

关键词：3D人脸识别；特征提取；识别算法；深度学习；多模态融合

3D人脸识别是指利用人脸的三维几何形状信息进行身份识别的一种生物特征识别技术。

与传统的基于二维图像的人脸识别不同，3D人脸识别技术利用深度传感器获取人脸的三维数据，例如深度图、点云数据等，并基于这些数据提取人脸的几何特征进行身份验证。

相较于2D人脸识别，3D人脸识别具有以下优势：
更强的鲁棒性:3D人脸识别不受光照、姿态、表情等外部因素的影响，能够提供更稳定的识别结果。

更高的安全性:3D人脸信息难以伪造，因此安全性更高。

更丰富的特征信息:3D人脸数据包含更丰富的人脸几何信息，能够提供更精准的识别结果。