部署人脸识别系统通常需要以下步骤：
选择合适的人脸识别技术：人脸识别系统可以基于传统的人脸检测和识别算法，也可以使用深度学习技术，如卷积神经网络等。根据需求和要求选择适合的技术。
准备数据集：收集大量的人脸图像数据，对数据进行标注和处理，确保数据集质量和多样性，以提高识别准确率。
训练模型：使用选定的人脸识别技术，通过训练神经网络等方法来建立人脸识别模型。可以利用已有的开源框架或者库，如OpenCV、TensorFlow、PyTorch等进行开发。
调试和优化：对模型进行调试和优化，以提高人脸识别系统的准确率，降低误识率。
集成到系统中：将训练好的人脸识别模型集成到系统中，可以是一个独立的应用程序，也可以是嵌入到现有系统中。
测试和评估：对部署的人脸识别系统进行测试和评估，评估系统的准确率、性能和稳定性。
部署和维护：将人脸识别系统部署到实际环境中，并进行监测和维护，及时处理问题和升级系统。
以上是一个大致的部署人脸识别系统的步骤，具体实现过程会根据具体情况和需求进行调整。