人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认中主要的方法之一，涉及计算机图形学、计算机视觉、模式识别、机器学、感知科学、人工智能、计算智能等技术，3D人脸识别主要分为人脸检测、人脸特征和人脸识别三个过程。为了提高人脸的识别精度，本文对3D人脸的自动识别系统及识别算法进行了研究，给出了3D人脸识别存在的问题。 1 3D人脸自动识别系统     普通的人脸识别一般分为图1所示的三个过程。图2所示是一个典型的3D人脸识别系统的组成框图。其中，图像获取部分负责获取来自于摄像机或是扫描仪等设备的图像，通过程序将其转换为可处理的数字图像格式；检测定位是通过对输入的图像进行处理分析，判断图像中是否有人脸，如果有人脸，则作出准确的定位；特征提取是在预处理后的人脸图像中按照某种策略抽取出识别的特征。

　　此外，虽然随着人脸数据库规模的增长，人脸识别算法的性能将呈现下降，如何维持或提高大规模应用环境下的人脸识别算法的识别率，同样是一个重要的问题。隐私何在？人脸识别会不会引发隐私泄露据国外媒体报道，顶级社交网络公司 Facebook在去年已悄悄推出自动识别照片人物这一人脸识别技术，引发新一轮的隐私泄露担忧。Facebook的“标签推荐”功能使用面部识别技术，使用户为亲友添加标签这一操作更为快捷。Facebook为用户自动开启此项功能，该项功能已在美国和大多数国家启用。Facebook在面对外界质疑时回应，“推出这项服务时，我们原本应该让用户更为清楚。” Facebook还通过声明表示，照片标签推荐功能仅在向Facebook上传新照片时启动，只有好友才被推荐，并且用户可通过隐私设置关闭该功能。

　　3、人脸编码（提取特征向量） 通过卷积神经网络训练一个模型，将送入的模型脸部图片自动编码成一个具有一个很强语义的128维向量。输入一张已知身份的照片。输入一张相同身份的照片。输入一张不同身份的照片。反复调整参数，使得步骤1和步骤2中的照片编码尽量接近，与步骤3中的编码尽量不同。三、人脸识别技术的应用场景人脸识别技术主要用于身份验，常见的场景有小区、楼宇、校园、工厂、园区、银行等，如:智能门禁、人脸闸机、人脸考勤、智能门锁等。通过人脸识别验身份，来保障相关场所的，也减少了人工审核的成本。

　　停车场的人员进出比较频繁，很难做到场内人员和场外拜访人员的区分，对于停车场的安全管理造成一定的隐患。公交集团这次将人脸识别系统引入停车场，为停车场安全保卫设置了第一道屏障，极大的提高了场内人员进场的效率以及停车场对外来拜访人员的安全管理能力。