人脸识别是怎么用的

中，采集的照片往往受光源、人脸角度、运动模糊等等因素影响，所以在2D对齐情况中，精准地找到人脸图片上脸部特征点的坐标是重点。传统的方式是基于人工设计的特征和机器学习技术，包括几何的方法、整体方法、基于特征的方法和混合方法。后来又出现了基于大型的数据集训练的深度神经网络(DNN)和卷积神经网络（CNN）的深度学习方法。现在，2D人脸识别技术已经相当成熟，2D人脸识别算法识别准确率已经达到了99.80%，已经可以跟人类相媲美。

虽然2D人脸识别准确度高，但是难防假脸盗刷。目前，我们常见的防盗刷手段有算法辅助、视频辅助和声音辅助等。特别是在银行的认证环节，人脸不是唯一的认证维度，在人脸识别之后还需要验证手机号、身份证等等，说明2D人脸识别虽然好用，但还并不是完全的安全靠谱。

因为2D人脸识别有一定的局限性，为了弥补不足，3D人脸识别技术应运而生。

相比于2D人脸识别，3D人脸识别使用了更加安全的数据读取设备，确保了人脸的真实性，让人脸信息难以被盗用。经历一段时间的发展，有了越来越多的数据样本，3D人脸识别的算法也越来越成熟。

脸识别的优势主要是图像采集技术，3D摄像技术主要有：3D结构光、TOF和双目立体视觉。

3D结构光

3D结构光是通过红外光投射器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。基于光学三角法测量原理进行计算，从而得出图像上每个点的深度信息，最终得到三维数据。所以任何一张平面照片都难逃3D结构光的法眼。

（编辑：信阳站长网）

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