3D人脸识别技术相较于传统的2D人脸识别技术，其复杂性更大，运算量也更大，且需要实现更高的精度，因而得不偿失。目前3D人脸识别技术存在的技术局限性，导致应用较少。 3D人脸识别算法的深度学习方式昂贵，由于需要收集大量覆盖全脸的3D图像，且采集过程需要特殊的设备，目前实现3D人脸识别系统的投入成本高，不容易普及。
此外，3D人脸识别系统还需要大量的数据训练，运算更加复杂，算力更大，因此，相对2D人脸识别技术，目前其应用仍较少。
3D人脸解锁的结构光技术和ToF技术在人脸识别领域各有优劣。
结构光技术依赖于散斑图案来计算深度信息，主要依赖算法和软件，识别精度较高，可以达到1mm，并且具有较好的抗攻击能力。因此，结构光技术被广泛应用于刷脸解锁、支付以及人脸识别智能锁等领域。然而，结构光技术需要使用特殊的相机和投影仪，成本较高。
ToF技术通过测定光线发射和反射回来的时间来计算出人脸的深度信息，抗干扰能力强、实时性强、算法简单。此外，ToF技术成本较低，有利于降低产品的售价。不过，ToF技术需要计算物体与光源来回的距离，因此比较适用于测量远距离的物体。而且由于ToF所发射的是“面光源”，需要全面照射，因此功耗相对较高。
根据应用场景不同，3D人脸识别中的红外线和光学都有其优缺点。红外线适用于低光环境，尤其是黑夜或低光照度下识别人脸时更准确，同时不易受到背景光的影响。
光学则适用于白天和室内光线充足的环境，可提供更丰富的脸部细节信息并支持活体检测，但受到背景光、遮挡等因素影响更大。因此，选择哪种技术需要根据实际需求来决定，可能需要考虑安装地点、使用场景等多方面因素。