目前，虽然深度学习算法通过二维卷积能够获得二维图像，并且形成的二维图像可为人脸识别提供支持，但在实际场景之中，在人脸表情、姿态等方面的识别比较困难，而三维实时人脸识别技术则能够弥补这一缺陷。但由于人脸的姿态和表情随时可能出现变化，会导致三维人脸信息缺乏完整度，同时也会造成人脸区域发生变形等问题，因此，本文基于深度学习，对三维实时人脸识别技术进行研究，以持续解决当前人脸识别方面存在的问题。
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