在三維人臉識(shí)別的整個(gè)流程中，主要會(huì)涉及到采集設(shè)備、數(shù)據(jù)集和識(shí)別方法。
   高精度的采集設(shè)備體積大、價(jià)格高，低精度的采集設(shè)備體積小、價(jià)格低，在應(yīng)用上更具有優(yōu)勢，但在數(shù)據(jù)質(zhì)量上表現(xiàn)較差?，F(xiàn)有的三維人臉數(shù)據(jù)集，規(guī)模都不大，遠(yuǎn)比不上二維人臉的數(shù)據(jù)量。
   傳統(tǒng)的識(shí)別算法，對(duì)于數(shù)據(jù)量的要求都不高，例如基于空域、局部特征和全局特征的識(shí)別算法。而基于深度學(xué)習(xí)的識(shí)別算法，都采用了數(shù)據(jù)擴(kuò)增的手段，然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，取得了顯著的效果。