部署人脸识别认证系统通常涉及以下几个步骤：
数据收集与准备：首先需要收集足够数量的人脸图像数据，这些数据将用于训练人脸识别模型。确保数据集包含各种不同角度、表情和光照条件下的人脸图像，以提高识别的准确性。
选择合适的人脸识别模型：目前常用的人脸识别模型包括基于深度学习的模型，如OpenCV、dlib、FaceNet等。根据你的需求和资源选择合适的模型。
训练模型：使用准备好的数据集对选定的人脸识别模型进行训练。在训练过程中，调整参数以提高准确性，避免过拟合等问题。
部署模型：将训练好的模型部署到你的系统中，可以通过云服务、本地服务器或嵌入式设备等进行部署。
集成到应用程序：开发应用程序或网站，并集成人脸识别认证功能。用户可以通过摄像头拍摄人脸图像，系统使用训练好的模型进行识别，从而完成认证。
测试与优化：在实际使用中，不断对认证系统进行测试和优化，确保准确性和安全性。根据用户反馈和系统表现对模型和算法进行调整和改进。
以上是部署认证人脸识别系统的一般步骤，具体实施过程中需要根据项目需求和实际情况进行调整和优化。