人臉是人體最重要的生物特征之一，而人臉研究主要集中在人臉識別方面，人臉的表達模型分為2D人臉和3D人臉。2D人臉識別研究的時間相對較長，方法流程也相對成熟，在多個領域都有使用，但由于2D信息存在深度數(shù)據(jù)丟失的局限性，無法完整的表達出真實人臉，所以在實際應用中存在著一些不足，例如識別準確率不高、活體檢測準確率不高等。

    3D人臉模型比2D人臉模型有更強的描述能力，能更好的表達出真實人臉，所以基于3D數(shù)據(jù)的人臉識別不管識別準確率還是活體檢測準確率都有很大的提高。

因為2D人臉識別有一定的局限性，為了彌補不足，3D人臉識別應運而生。

     3D人臉識別現(xiàn)狀：目前3D人臉識別在市場上根據(jù)使用攝像頭成像原理主要分為：3D結構光、TOF、雙目立體視覺。

3D結構光：3D結構光通過紅外光投射器，將具有一定結構特征的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進行采集。主要利用三角形相似的原理進行計算，從而得出圖像上每個點的深度信息，最終得到三維數(shù)據(jù)。基于3D結構光的人臉識別已在一些智能手機上實際應用，如國外使用了超過10億張圖像（IR和深度圖像）訓練的FaceId；國內(nèi)自主研發(fā)手機廠商的人臉識別。

TOF：TOF簡單的說就是激光測距，照射光源一般采用方波脈沖調(diào)制，根據(jù)脈沖發(fā)射和接收的時間差來測算距離。采用TOF的方式獲取3D數(shù)據(jù)主要在Kinect上實現(xiàn)，Kinect在2009年推出，目的是作為跟機器的交互設備，用在游戲方面。主要獲取并處理的是人體的姿態(tài)數(shù)據(jù)。

雙目立體視覺：雙目是基于視差原理并由多幅圖像獲取物體三維幾何信息的方法。由雙攝像機從不同角度同時獲得被測物的兩幅數(shù)字圖像，并基于視差原理恢復出物體的三維幾何信息，從而得出圖像上每個點的深度信息、最終得到三維數(shù)據(jù)。

版權聲明：本文為CSDN博主「安靜的少女Jasmine」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協(xié)議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。

原文鏈接：

https://blog.csdn.net/molixuebeibi/article/details/91880162  

     以上為網(wǎng)絡上原文摘抄，僅為了普及人臉識別基本概念和技術思路，下一篇重點看差異。

     小優(yōu)3D相機模組采用mems技術，精度大概是同類產(chǎn)品提高十倍，相應的價格就。。。呵呵。