摘要
三维人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术，近年来受到越来越多的关注。
与传统的二维人脸识别相比，三维人脸识别利用人脸的三维深度信息，具有更强的鲁棒性和更高的识别精度，在安全支付、身份验证、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
四元数作为一种扩展的复数系统，能够更有效地表达三维空间的旋转和平移信息，为三维人脸数据的表示和处理提供了一种新的思路。
因此，将四元数与卷积神经网络相结合，构建基于四元数卷积神经网络的三维人脸识别方法，有望进一步提高三维人脸识别的性能。
本文首先介绍了三维人脸识别和四元数卷积神经网络的相关概念，然后综述了近年来基于四元数卷积神经网络的三维人脸识别研究进展，分析了不同方法的优缺点，最后对该领域未来的发展趋势进行了展望。
关键词：三维人脸识别；四元数；卷积神经网络；深度学习；特征提取
随着信息技术的飞速发展，生物特征识别技术作为一种安全可靠的身份认证手段，越来越受到人们的重视。
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，因其非接触性、便捷性等优点，在安防监控、金融支付、人机交互等领域得到了广泛的应用[1]。
传统的二维人脸识别方法容易受到光照变化、姿态变化、表情变化等因素的影响，识别精度有限。
而三维人脸识别利用人脸的三维深度信息，能够克服二维人脸识别的不足，具有更高的识别精度和更强的鲁棒性[2]。
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