三维人脸识别技术，作为当前人脸识别研究的热点，在多个领域中具有广泛的应用前景，尤其是在信息安全、智能监控、执法、金融等方面。面部识别本质上是将三维非刚体的面部特征映射到二维图像上的匹配问题。在面对诸如面部姿态变化、光照条件不佳等复杂情况下，传统的人脸识别技术由于类内离散度远大于类间离散度，导致其识别性能受到极大影响。三维人脸识别技术，利用三维面部形状信息进行匹配，理论上可以有效解决这些问题。
三维人脸识别系统通常分为两个主要技术环节：人脸三维信息的获取和三维特征提取与匹配。获取人脸三维信息是通过人脸三维数据采集和预处理规范化，包括使用激光扫描仪和主动结构光系统等硬件设备获取高精度的3D点云数据，此为目前研究中的主要方法。三维特征提取与匹配环节，涉及到从规范化后的三维数据中提取特征，并设计分类器进行分类决策。
目前，已有很多研究小组对三维人脸识别技术进行了深入研究，发表在多个主要期刊和会议上的研究论文数量达到数百篇。尽管如此，现有的综述文献大多集中在三维特征提取与匹配技术上，对于人脸三维信息获取技术的讨论相对较少。因此，本文通过结合近年来的文献，对三维人脸识别两个主要技术环节的研究现状和未来的发展趋势进行了详细的综述。
目前的人脸识别技术尽管在光照良好的情况下，对于正脸图像的识别率已经相当高，但是一旦遇到姿态和光照变化较大的情况，现有的技术便不能满足实际应用的需求。三维人脸识别技术的出现，被视为能克服这些难题的潜在解决方案。
在人脸识别技术的发展历程中，如何克服姿态和光照带来的影响一直是最具挑战性的问题之一。三维人脸识别技术由于能够从三维数据中提取和利用面部的几何结构信息，因此可以大大减少光照和姿态变化带来的识别误差。
文中提到了两个关键的研究方向：第一，人脸三维信息获取的技术方法，主要包括主动测距成像和被动视觉两种方法；第二，三维特征提取与匹配技术，该技术在研究文献中得到了较为集中的关注。
在未来的研究趋势中，三维人脸识别技术将向更高效、准确的方向发展。一方面，更高效的三维信息获取方法和设备的开发将会是重点；另一方面，如何从三维数据中提取更具鉴别力的特征，并设计出更为精准的分类器，也是提高三维人脸识别性能的关键。此外，三维人脸识别系统的实际应用部署和用户体验也是未来研究需要关注的方面。
三维人脸识别技术在解决传统人脸识别难题方面具有独特优势，其研究和发展不仅对学术领域具有重要意义，也对众多实际应用领域有着深远的影响。随着技术的不断进步和应用需求的增加，三维人脸识别技术将成为未来人脸识别领域的重要发展方向。
