要实现3D人脸识别，一般需要以下步骤：
采集3D人脸数据：使用具有深度感知能力的传感器（如结构光相机、双目相机等）采集包含人脸的3D点云数据。
数据预处理：对采集到的3D点云数据进行预处理，包括去噪、对齐、点云配准等。
3D人脸特征提取：通过深度学习等技术，从3D点云数据中提取出代表人脸的特征，这些特征可以传递给模型用于识别。
建立模型：基于提取到的3D人脸特征，建立适用于3D人脸识别的模型，通常是采用卷积神经网络（CNN）或其他深度学习模型。
训练模型：使用采集的3D人脸数据对建立的识别模型进行训练，不断优化模型以提高识别准确率。
部署应用：将训练好的3D人脸识别模型部署到实际应用中，实现对3D人脸的准确识别。
请注意，上述步骤是一个概括性的流程，具体的实现过程可能会有所差异，需要根据具体情况和需求来进行调整和优化。