摘要
随着人脸识别技术的发展和应用，三维人脸识别以其独有的优势，逐渐成为人脸识别领域的研究热点。
然而，人脸表情变化是影响三维人脸识别精度的关键因素之一。
如何有效地提取对表情变化不敏感的稳定特征，是提高三维人脸识别鲁棒性和准确性的关键所在。
本文首先介绍了三维人脸识别的概念和研究意义，以及表情变化对三维人脸识别的影响，并对现有的表情不敏感特征提取方法进行了分类和概述，包括基于几何信息的特征提取、基于模型形变的特征提取和基于深度学习的特征提取方法，分析了各种方法的优缺点。
最后，对三维人脸识别中表情不敏感特征提取的未来发展趋势进行了展望。
关键词：三维人脸识别；表情不敏感；特征提取；深度学习；几何信息
#1.1三维人脸识别
三维人脸识别是一种利用人脸三维信息进行身份识别的技术。
与传统的二维人脸识别相比，它不依赖于光照、姿态、化妆等外部因素的影响，具有更高的识别精度和鲁棒性。
#1.2表情不敏感特征
表情不敏感特征是指不受表情变化影响的稳定人脸特征。
人脸表情变化会导致人脸形状和纹理发生改变，从而影响人脸识别的精度。
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