生物特征识别在安全领域有着重要的应用，特别是与指纹、虹膜等特征识别技术相比，自动人脸识别技术以其无接触性、可接受性高、隐蔽性好等优点受到越来越多的关注，有着巨大的发展空间。传统的基于照片的人脸识别技术受到光照、姿态、化妆等因素的限制，而3D人脸识别技术可以克服或减轻这些因素带来的不利影响。

  三维人脸模型具有比二维图像更丰富的信息，它是对人脸的空间真实形态更准确的描述。但是，三维人脸模型数据量较大，干扰区域较多，计算量极大，且人脸表情带来的非刚性形变影响了基于几何信息的三维人脸识别方法的性能。因此，如何减小运算量、降低人脸表情影响成为三维人脸识别技术的瓶颈，也是研究的关键问题。

  3D生物特征识别技术应用于3D人脸识别提供一种能够提高识别率的基于几何图像中中频信息的三维人脸识别方法。其特征在于，分别对测试模型及库集模型的几何图像进行多尺度哈尔小波滤波，得到测试模型和库集模型的水平中频信息图像、垂直中频信息图像和对角线中频信息图像，用小波域结构化相似度算法计算对应中频信息图像的相似度并相加作为测试模型和库集模型的总相似度，最后根据测试人脸和三维人脸库集的各个库集人脸的相似度，判定具有最大相似度的库集模型为识别結果。所述处理包括预处理步骤、中频信息图像提取步骤，小波域结构化相似度。