双目摄像头模拟人眼的双目视觉原理来工作，主要通过以下几个关键步骤实现对物体的三维感知和识别：

图像采集
    双目摄像头由两个在水平方向上有一定间距（基线距离）的摄像头组成，类似于人的双眼。两个摄像头同时对场景中的人脸或物体进行拍摄，各自获取一幅二维图像。由于两个摄像头的位置不同，拍摄到的图像会存在一定的差异，这种差异被称为视差。

特征提取
    对两个摄像头采集到的图像，分别进行特征提取。通过特定的算法，提取图像中人脸或物体的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等面部特征点的位置、形状等信息。这些特征点将作为后续匹配和计算的基础。

立体匹配
    基于提取的特征点，在两个图像之间进行立体匹配。通过比较两个图像中特征点的位置和描述子，找到对应的特征点对。这一过程需要解决特征点的唯一性和准确性匹配问题，以确保找到的对应点确实是同一物体在不同视角下的成像点。常用的匹配算法有基于特征的匹配、基于区域的匹配等。

深度计算
    根据立体匹配得到的对应点对，以及已知的摄像头参数（如焦距、基线距离等），利用三角测量原理计算出物体上各点相对于摄像头的深度信息。简单来说，就是通过两个摄像头的视角差异以及对应点的坐标，计算出物体到摄像头的距离。例如，对于一个人脸，深度计算可以得到人脸各个部位相对于摄像头的距离，从而构建出人脸的三维模型。

三维重建与识别
    结合深度信息和两个二维图像的信息，对人脸或物体进行三维重建，得到更准确的三维模型。然后，将三维模型与数据库中的模板进行比对和识别，判断人脸的身份是否匹配，或者对物体进行分类和识别等操作。

    通过以上工作原理，双目摄像头能够获取更丰富的场景信息，提高人脸识别的准确率和精度，同时还能有效进行活体检测，为门禁考勤一体机等应用提供更可靠的安全保障。