在三维人脸识别的整个流程中，主要会涉及到采集设备、数据集和识别方法。
高精度的采集设备体积大、价格高，低精度的采集设备体积小、价格低，在应用上更具有优势，但在数据质量上表现较差。现有的三维人脸数据集，规模都不大，远比不上二维人脸的数据量。
传统的识别算法，对于数据量的要求都不高，例如基于空域、局部特征和全局特征的识别算法。而基于深度学习的识别算法，都采用了数据扩增的手段，然后利用卷积神经网络进行识别，取得了显著的效果。
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