隨著人臉識別技術的不斷進步，三維人臉識別技術逐漸應用到更多的實際場景中，使刷臉有更高的安全性。那麼，三維人臉識別的方法有哪幾種？
基於複數城的多資料融合三維人臉識別
多資料融合技術是指利用計算機對按時序得到的若干觀測資訊，在一定準則下進行自動分析、綜合，完成需要的決策和評估任務而進行的資訊處理技術。多資料融合技術可以分為三個層次，就是資料級融合、特徵級融合以及決策級融合。
通過將多個資料進行融合的方法獲取到更多的資訊量，而且有用的資訊量也在加大，這樣就能夠在多資料進行融合的基礎上互相的取長補短，使提高的識別率有增強，得到更好的識別效果，多種的資料融合方式進行三維人臉識別要比單一傳統的識別方法更具有優勢。
基於不同姿態三維人臉深度圖識別
姿態的問題是人臉識別問題研究的難題，當成像的物件面部的表情發生變化的時候，會使整個人臉的區域的成像發生變化，人臉的影象因視覺的感官的改變而發生變化就會導致整個人臉的區域成像效果也發生相應的改變。這種變化是比較難去捕捉和把握的，會增加人臉識別的難度。
對於人臉的不同姿態的三維人臉成像的方法主要有三種方法，先是通過單幅或者是多幅的二維影象進行合成。其次就是在不同的姿態下進行影象的採集，使人臉的資料庫得到更豐富的資訊，從而構建出相應的多姿態的訓練集，提高最後的辨識度，最後通過人臉模型的架構，形成多角度的表情人臉影象。但是建模是需要一定的演算法與複雜性，其規模比較大。
基於曲面等高線特徵的三維人臉識別
曲率是一種區域性幾何的屬性，因為三維人臉的曲面資料是分散的，所以會受到很多條件的制約，採集點也不相同，這樣就會出現資料之間的格式不規範、不統一的現象。因此，三維人臉的識別是不可以通過曲率的特徵直接進行識別的。除此之外，會有主觀與客觀的因素的影響，若人臉成像過程**現的雜訊也會造**臉影象的誤差，所以曲率特徵對於資料精度要求高，要與其他方法結合使用，並不能直接使用。
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