人脸识别系统的设计与实现包括以下几个步骤：
数据采集：首先需要采集大量的人脸图像数据作为训练样本，包括不同角度、光照条件、表情等情况下的人脸图像。
预处理：对采集的人脸图像进行预处理，包括人脸检测、人脸对齐、光照校正、尺度归一化等操作，以确保输入的人脸图像符合模型的输入要求。
特征提取：利用特征提取算法从预处理后的人脸图像中提取特征，常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
模型训练：选取合适的分类器，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）等，利用提取的人脸特征对分类器进行训练。
系统集成：将训练好的人脸识别模型集成到系统中，设计用户界面和交互逻辑，实现人脸图像的输入、识别和输出。
性能评估：对设计实现的人脸识别系统进行性能评估，包括识别准确率、识别速度、抗干扰能力等指标的评估。
实现人脸识别系统需要深入了解人脸识别领域的相关理论和算法，同时还需要掌握相关的编程技能和工程实践经验。在实际应用中，还需要考虑系统的安全性、隐私保护、用户体验等方面的问题。
例如，某公司想要实现人脸识别门禁系统，首先需要采集公司员工的人脸数据作为训练样本，然后设计门禁系统的硬件设备和软件界面，集成训练好的人脸识别模型，并对系统进行实地测试和调试，最终实现可靠、高效的人脸识别门禁系统。