Reconhecer a identidade de seres humanos a partir de imagens captadas através de câmaras digitais torna-se importante para a evolução dos sistemas de controlo de acesso, na medida em que vem auxiliar os utilizadores que fazem uso deste processo. Para competir com os sistemas atuais de controlo de acesso é necessário que estes sistemas de reconhecimento facial sejam, acima de tudo, fiáveis; caso contrário, será difícil virem a substituir os sistemas atuais de controlo de acesso através do reconhecimento de impressões digitais. Para que este seja um sistema idôneo, é necessário o uso de tecnologia tridimensional de forma a assegurar que se trata, realmente, de um ser humano e não de uma fotografia ou outro tipo de imagem não real. Esta tese apresenta um estudo comparativo de diversos algoritmos 2D e 3D, de forma a obter o melhor método de reconhecimento facial tridimensional, no qual vários métodos são implementados, testados e analisados, com recurso a dados de imagens recolhidas com o Kinect. Esta tese tem como objetivo o estudo da abordagem descrita acima, isto é, identificar os melhores métodos para o reconhecimento facial tridimensional, para uma possível utilização num sistema real. São apresentados resultados experimentais detalhados de 15 indivíduos, dos quais foram recolhidos diversos dados faciais através do sensor Kinect, que, por sua vez, são pré processados e armazenados. Posteriormente, são processados com recurso aos métodos estudados, evidenciando as diferenças de resultados entre estes, com os quais é possível comprovar a eficácia dos métodos 2D e 3D.