三維人臉識(shí)別算法的研究目前比較少。首先，三維人臉點(diǎn)云數(shù)據(jù)需要通過(guò)特殊的設(shè)備(例如景深攝像頭，立體掃描儀等)進(jìn)行采集，較難以獲取，樣本數(shù)量有限，因此難以用來(lái)對(duì)需要大量樣本數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。
   其次，由于數(shù)據(jù)是三維的，相比二維人臉數(shù)據(jù)，使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行處理所需要的運(yùn)算量非常大，在時(shí)效性上不可接受。鑒于以上兩點(diǎn)，現(xiàn)有的三維人臉識(shí)別算法通常不使用二維人臉中常用的深度學(xué)習(xí)模型，而是采用傳統(tǒng)的表面曲率、幾何形狀等人臉特征進(jìn)行識(shí)別，即利用不同人臉之間的形狀和紋理差異來(lái)區(qū)分彼此。