3D人脸识别通过分析人脸的几何结构，使用深度数据，从而提供比传统 2D 方法更高的准确性。 它不依赖于平面图像的颜色或纹理，而是捕获三维特征，如鼻子的形状、眼窝和下颌线。 这种方法减少了因光照变化或面部表情引起的误差，因为深度在不同条件下保持一致。 例如，3D 传感器可以区分真实人脸和照片，使得欺骗攻击更难执行。 该过程通常包括三个阶段：数据捕获、特征提取以及与数据库的匹配。
为了捕获 3D 数据，使用了专门的传感器，如结构光、立体相机或飞行时间（ToF）设备。 结构光将红外点图案投射到人脸上，并测量畸变以计算深度，如苹果的 Face ID 中所见。 立体相机使用两个偏移镜头来三角测量距离，类似于人类视觉。 一旦捕获，原始数据将被处理成 3D 网格或点云，表示人脸的表面。 然后，特征提取识别独特的地标，如眼睛之间的距离或前额的曲率。 这些特征通常被编码成数学描述符，如一组向量或网格图，可以有效地存储和比较。 例如，一种常见的技术包括将 3D 模型对齐到标准化的坐标系，以标准化姿势变化。
匹配包括将提取的特征与注册的 3D 人脸模型数据库进行比较。 迭代最近点（ICP）等算法对齐两个 3D 数据集，并根据表面距离计算相似性分数。 机器学习模型，如卷积神经网络（CNN），也可以被训练来直接识别 3D 数据中的模式。 挑战包括有效地处理大型数据集，并确保对诸如面部毛发或配件等变化的鲁棒性。 例如，系统可能会忽略被眼镜遮挡的区域，而专注于像鼻梁这样的稳定特征。 虽然 3D 人脸识别提供更高的准确性，但它比 2D 方法需要更多的计算资源和存储空间，这可能会限制其在低功耗设备中的使用。 开发人员必须根据应用程序的需求（如安全要求或硬件约束）来平衡这些权衡。