Dans cet article nous décrivons 3 contributions de notre équipe de recherche sur la biométrie faciale. La première est notre approche de modélisation 3D du visage basée sur la vision active ; elle utilise un dispositif de projection de motifs complémentaires et un banc stéréo opérant avec une fréquence de 30 images par seconde. Cette approche présente des avantages qui lui permettent de résister aux leurres 2D ou 3D : la vision active nécessite la présence d’un visage en 3D, la fréquence élevée d’acquisition permet de vérifier le caractère vivant de l’individu, et finalement, le non déterminisme introduit rend difficile la mise au point d’un scénario d’attaque. Par la suite nous introduisons un nouveau paradigme dans la reconnaissance faciale, qui est celui de la reconnaissance asymétrique 2D/3D qui contrairement à une reconnaissance symétrique 2D/2D ou 3D/3D, admet que les données Gallery soient des images 2D+3D et celle de Probe soit seulement une image de texture (2D) et vice-versa. Finalement, nous présentons un schéma de segmentation des régions statiques et mimiques du visage ainsi que la pondération qui en découle, nommé potentiel déformation. L’utilisation de ce schéma permet d’améliorer les performances des approches de reconnaissance faciale 3D en atténuant l’impact des variations dues aux expressions faciales.