今天還是繼續講一下技術，避免歧義。

      3D人臉識別發展到現在這個成都，按深度信息使用的方法可以分為兩類：3D人臉識別、2D+人臉識別。

3D人臉識別

3D人臉識別處理的是3D的數據，如點云、體素等，這些數據是完整的，立體的，能表達出物體各個角度的特征，不管一個人正臉還是側臉，理論上都是同一個人。但是因為點云等3D數據具有數據量大、而且點云數據具有無序性、稀疏性等特點，3D人臉識別開發難度比較大。

2D+人臉識別

由于3D人臉識別開發難度比較大，于是有2D+人臉識別，其處理方式比較簡單，只是將3D的人臉數據分為2D的RGB數據+深度數據。處理的方法為先采用2D的人臉識別方法處理2D的RGB數據，然后再處理深度數據。這樣的處理實現起來就相對較快，因為目前的2D人臉識別有一套比較成熟的方法，特別是CNN出現后，2D的人臉識別在各挑戰賽、數據集上識別的準確率已經達到甚至超過人類的識別精度。

2D+人臉識別的方法能比較好將2D人臉識別的方法遷移過來，但是這樣人為的將深度信息跟RGB信息分開處理不如3D人臉識別準確率高。2D+人臉識別相對2D人臉識別準確率提高不會很大，但是在活體檢測的準確率上有一定的提高。

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     我們當前在生活中碰到的人臉識別基本上都是第二種技術路線，有著低成本、性能夠用的優勢，在這點是有極大優勢的。

     小優3D相機從體積上和功耗上都可以媲美，都能實現相關的功能，但是真正的3D功能發揮不出優勢，這是此類高精度3D相機的尷尬之處，只能在特殊行業進行落地。