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随着技术升级，生物识别技术已经被应用到越来越多的行业当中，渗透人们生活的方方面面，你的面部、眼睛、步态乃至表情都在告诉识别系统：你是谁。而近些年越来越火的人脸识别更是在证明你是谁的同时为我们的生活带来了各种便利，其最大的优势在于简单便捷，同时比指纹识别的安全性高出20倍。
随着人脸识别技术不断成熟和计算机、光学成像等相关技术高速发展，曾经认为遥不可及的人脸识别技术已经在我们日常生活中大有无处不在的趋势。人脸识别在2018年已成为全球在视频智能应用技术的主流，不少机场及车站也大量采用人脸识别通关检查系统，让人脸识别技术受到各行业的高度关注。据MarketsandMarkets预估，人脸识别全球市场产值将从2017年的40.5亿美元，成长至2020年的77.6亿美元，可以预期市场的快速成长将带动并加速各种行业在人脸识别的应用发展。
日前，国内首条采用3D人脸识别闸机的地铁线路——济南地铁1号线也已经宣布开启商业运营。乘客在济南地铁APP上录入人脸信息后，进站时只需将脸部对准3D人脸识别设备，便可在2秒内通过闸机，一分钟可通过30-40名乘客。相对于时下流行的刷卡、扫码进站，3D刷脸更为快速、便捷、安全，并省去了手机、卡片等中间介质，乘客可做到无感快速进出站，不慎忘带或遗失手机、交通卡等情况也没有问题，"最好的科技是让你感受不到科技的存在"，这就是3D刷脸进站的意义，不禁让人拍手称快。
虽然目前网上关于3D人脸识别技术的介绍更多的应用于手机之上，但伴随着3d刷脸进站的正式运行，未来越来越多的行业将选择此项技术。
那3D人脸识别与目前被广泛运用的普通2D技术相比，具备哪些优势？
首先，它所采用的主动光方案，可减少环境光变化对人脸检测和识别造成的影响，从而提高能够进一步提升人脸识别的准确率;
另外，传统2D人脸识别由于无法记录脸部的深度信息，人脸数据并不完整，这也就给了虚假照片、视频或人脸硅胶面套以可乘之机。相比而言，3D传感摄像头进行人脸识别时，内置的点阵投影仪可投射出3万多个肉眼不可见的红外点到用户的脸部，在颜色、纹理、深度等方面的数据更丰富，在获取人脸的深度信息后，便可以抵抗来自照片、视频的攻击，从而提高人脸识别的安全性。
这些优点使得3D人脸识别场景适应性更强、安全性更高，也将进一步提升一定场景下的办事效率。
目前三维人脸识别算法有如下几种：
（1）基于图像特征的方法：采取从3D结构中分离出姿态的算法。首先匹配人脸整体的尺寸轮廓和三维空间方向；然后，在保持姿态固定的情况下，去做脸部不同特征点(这些特征点是人工的鉴别出来)的局部匹配；
（2）基于模型可变参数的方法：将通用人脸模型的3D变形和基于距离映射的矩阵迭代最小相结合，去恢复头部姿态和3D人脸。随着模型形变的关联关系的改变不断更新姿态参数，重复此过程直到最小化尺度达到要求。基于模型可变参数的方法与基于图像特征的方法的最大区别在于：后者在人脸姿态每变化一次后，需要重新搜索特征点的坐标，而前者只需调整3D变形模型的参数；
（3）基于深度学习的算法：利用3D结构光设备采集景的彩色、红外、深度图片，获取的3D人脸训练数据，框架如图所示。目前，受制于3D训练数据、成本、时间等问题，深度3D人脸识别算法还处在起步阶段。
基于人脸2D与3D识别准确率和环境变化引发的误差，有人曾做过这样一组实验，而实验结果也充分表明3D面部识别技术更出色。
基于这些优势，堃乾智能等很多相关企业正着眼于开发三维人脸识别应用及配套解决方案，3D人脸识别技术能够广泛的应用在物联网、移动互联网、银行、安防、交通等场景，更好的提升攻击预防效果，全面提升人脸识别准确度，未来可全面应用于公安系统的派出所、监狱，银行的金库管理，军队的枪械管理、档案库等高精度场所。
人脸识别是人工智能最火热的领域之一，随着科技巨头的积极布局以及技术的逐渐成熟，3D深度传感技术未来还将迎来3-5年的技术爆发期，目前正处在一个很好的时间窗口。从技术发展趋势来看，学术和产业界纷纷开始重视起3D人脸识别技术的研究。这些技术在实际中的大规模运用中还存在着一定的难度，但是相信随着研究的不断深入与发展，3D人脸识别技术的应用会是未来的主流，这种技术的应用会在未来广泛的应用。