部署人脸识别系统通常涉及以下步骤：
数据采集与标注：首先需要收集大量的人脸数据，并对其进行标注，包括标记人脸位置、关键点等信息。
数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括人脸对齐、灰度化、裁剪等操作，以便后续的特征提取和识别。
特征提取：通过提取人脸的特征信息，比如使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）提取人脸特征，将人脸映射到一个高维特征空间。
建立模型：使用机器学习或深度学习技术建立人脸识别模型，通过训练模型使其能够准确地识别人脸。
模型部署：将训练好的人脸识别模型部署到计算设备上，可以选择在本地设备、云端服务器或专用硬件设备上部署。
集成到应用程序中：将人脸识别系统集成到需要使用的应用程序中，可以通过 API 接口调用模型进行人脸识别。
使用人脸识别系统时，可以通过拍摄照片、视频流或摄像头捕捉到的实时图像进行人脸检测和识别。一般会返回识别结果，比如人脸的位置、识别的姓名等信息。