人脸识别技术是一种根据人脸面部特征自动识别身份的生物识别技术，具有防伪、不易伪造、识别精度高、直观等特点。由于传统的安防网络摄像机只能提供二维的场景数据，因此在目前的安防监控市场中，主流的视频结构化服务都是基于传统的二维视频流，这是目前广泛采用的技术。
但是，由于二维人脸识别利用了人脸纹理在平面上的投影信息，分析结果会受到遮蔽、光照等问题的影响，且服务鲁棒性较差，导致误认率高等诸多问题，在安防领域的许多实际应用中存在着极大的局限性。另外，二维人脸识别的防伪技术薄弱，图像、动态视频、高仿真面具破解人脸识别验证等事件屡见不鲜，在对安全性要求较高的领域，二维人脸识别不能扛起安全责任的大旗，三维人脸识别由此受到重视。
三维人脸识别技术不仅能提供传统的二维人脸信息，而且增加了人脸的纹理和几何特征，它包含了人脸的全部信息，还能提供额外场景的深度信息，所以识别效果比二维识别有很大的提高，而且受光照、角度、表情等影响较小。
与二维人脸识别相比，三维人脸识别为深度数据采集增加了难度。在跟踪目标时，可根据深度数据计算出运动目标人体的大小、运动方向、速度，并着重突破跟踪中的交叠问题，有效地提取出目标人物的身高、体型和步态特征。通过充分利用彩色信息和深度数据的优势互补，突破目前2D技术的限制，准确获取人体身高、人体三维形貌、监控场景中目标人体的三维轮廓、目标人体前后位置关系等信息，可提供更准确的信息。
即相对于2D人脸识别技术，凭借多维数据的感知和抗干扰性、高防伪性能，在支付领域的安全得到业界的一致认可，并因此成为无人零售的关键技术。
