参考仿生双目和3D结构光的区别如下：

原理不同：仿生双目是利用两个摄像头来获取被拍摄物体的三维结构；3D结构光是通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构。

应用场景不同：仿生双目的人脸识别技术可支持真正的无人值守，适用于门禁管理、人脸识别闸机、人脸识别考勤机等场景；3D结构光人脸识别技术适用于手机、电脑等电子设备的人脸识别。

相比于3d结构光，仿生双目具有更好的稳定性和适应性。仿生双目的原理是模拟人眼的双目视觉系统，通过两个摄像头获取立体图像，并通过计算机算法得出深度信息，从而实现3D重建。其中一个优点是具有较高的精度，但同时也存在一些困难，如需要进行精细的标定和对各种光照情况的适应等。而3d结构光则是通过投射光来获取物体表面的深度信息，适用范围较为广泛，但可能会受到外部光线等因素的干扰，导致数据精度下降。综上所述，仿生双目和3d结构光都有各自的优势和不足，需要根据应用场景进行选择。

仿生双目和3D结构光是两种不同的三维重建技术。仿生双目与3D结构光存在区别。仿生双目是利用双目相机采集左右眼图像，利用计算机视觉技术推导出物体的三维信息，而3D结构光则是通过投射结构光条纹或特定图案到物体表面，利用相机拍摄物体表面反射的光线来进行三维重建。从实际应用场景来看，仿生双目适用于近距离的三维物体重建，比如机器人导航、VR和AR等领域；而3D结构光适用于远距离的三维物体重建，比如文物保护、建筑测量等领域。此外，两种技术在精度、稳定性以及复杂度等方面也存在差异。

3D结构光和仿生双目的区别主要在于技术原理和应用场景。

仿生双目：仿生双目利用了仿生学的原理，通过捕捉环境中的深度信息，实现对人脸的识别。其原理类似于蜻蜓的复眼，通过多个小透镜的折射和聚焦，实现对物体的精准识别。

3D结构光：3D结构光人脸识别技术基于深度学习结构光算法与3D结构光深度摄像头，能够利用结构光设备同时获取场景的彩色、红外、深度图片，并对场景中的人脸进行检测分析，形成3D人脸图像，创建带有面部深度信息的人脸模型，实现更优的识别速度、识别精准度及安全性。

总体来说，仿生双目和3D结构光都是基于深度学习的人脸识别技术，但仿生双目是模拟复眼的工作原理，而3D结构光是通过捕捉环境信息来实现精准识别。

3D结构光的优势在于对光线变化、背景环境复杂等因素的适应性更强，并能够创建带有面部深度信息的人脸模型，提高了识别精准度和安全性。