3D人脸识别则是通过3D摄像头立体成像，能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息，从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界，并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了，分析判断的准确性有了极大的提升，人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化妆/皮面具/双胞胎等状态，适合金融领域和智能手机等安全级别要求高的应用场景。
1、三种主流的3D成像技术
（1）结构光（Structured Light）：结构光投射特定的光信息到物体表面后，由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息，进而复原整个三维空间。
（2）TOF（Time Of Flight，飞行时间）：通过专有传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间，判断物体距离。
（3）双目测距（Stereo System）：利用双摄像头拍摄物体，再通过三角形原理计算物体距离。
在这三种技术当中，哪种技术更适合智能手机的应用呢？
由上图可知，三种技术当中只有双目视觉不适合昏暗环境使用，也就是说我们的智能手机在夜间无法实现人脸识别解锁，首先就被排除了。
下面再来看看TOF技术和结构光技术。
TOF技术具有响应时间更快，抗光照表现尚可，深度信息精确度高、识别距离远等优势，但是其也有着分辨率低、成本高、功耗高、模块太大的劣势。
而结构光技术优势则在于低光下表现良好，分辨率更高，成本、功耗适中，主要缺点是易受阳光影响，识别距离短，相应时间稍慢的缺点。
不过就应用于智能手机上的人脸识别功能，结构光技术应该是要比TOF技术更有优势。因为通过智能手机的前置3D系统来进行面部识别这种应用场景本身识别的距离就很近，所以不存在需要支持更远的识别距离的问题。另外结构光相比TOF技术，短距离的精度更高，也更适合用在手机前置摄像头上。而且其分辨率、相应时间已经足以应对手机端面部识别的需求（采用TOF技术的Project Tango手机是后置3D系统，其作用也不是主要用于面部识别）。
另外，就两种技术所产生的深度图来看，TOF深度图会存在多重反射产生的噪音、边缘精细度过低、时域滤波导致滞后等问题。而结构光的深度图则只有边界线清晰度略低的问题。最后，由于是用在智能手机这样的消费类移动设备上，所以成本、功耗也都是需要考虑的因素。
所以总的来说，如果是手机前置3D面部识别系统，结构光技术相比TOF技术更具优势。
目前，国际巨头Apple、Microsoft、Facebook/Oculus、Intel、Google等早已瞄准3D成像人脸识别技术，近年来收购了十数家这个领域的创业公司并且势头不减。过可惜的是，上述大公司无一例外都在为自己的产品构建核心技术门槛，为内部生态服务，至少目前不会致力于成为深度传感器和技术服务的专业供应商。
回过头来，我们来再看看看iPhone X所采用的3D面部识别模组：
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