今天还是继续讲一下技术，避免歧义。

      3D人脸识别发展到现在这个成都，按深度信息使用的方法可以分为两类：3D人脸识别、2D+人脸识别。

3D人脸识别

3D人脸识别处理的是3D的数据，如点云、体素等，这些数据是完整的，立体的，能表达出物体各个角度的特征，不管一个人正脸还是侧脸，理论上都是同一个人。但是因为点云等3D数据具有数据量大、而且点云数据具有无序性、稀疏性等特点，3D人脸识别开发难度比较大。

2D+人脸识别

由于3D人脸识别开发难度比较大，于是有2D+人脸识别，其处理方式比较简单，只是将3D的人脸数据分为2D的RGB数据+深度数据。处理的方法为先采用2D的人脸识别方法处理2D的RGB数据，然后再处理深度数据。这样的处理实现起来就相对较快，因为目前的2D人脸识别有一套比较成熟的方法，特别是CNN出现后，2D的人脸识别在各挑战赛、数据集上识别的准确率已经达到甚至超过人类的识别精度。

2D+人脸识别的方法能比较好将2D人脸识别的方法迁移过来，但是这样人为的将深度信息跟RGB信息分开处理不如3D人脸识别准确率高。2D+人脸识别相对2D人脸识别准确率提高不会很大，但是在活体检测的准确率上有一定的提高。

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     我们当前在生活中碰到的人脸识别基本上都是第二种技术路线，有着低成本、性能够用的优势，在这点是有极大优势的。

     小优3D相机从体积上和功耗上都可以媲美，都能实现相关的功能，但是真正的3D功能发挥不出优势，这是此类高精度3D相机的尴尬之处，只能在特殊行业进行落地。