人脸识别系统在大规模应用时的性能受到多种因素的影响。首先，硬件设施的支持是至关重要的。大规模应用需要强大的数据中心和计算资源来支持海量的人脸数据处理和识别任务。其次，算法的性能也是决定因素之一。优秀的人脸识别算法需要具备高准确性、高鲁棒性和高效率，能够应对各种复杂环境下的人脸识别任务。此外，数据质量和数据标注也对人脸识别系统的性能产生重要影响。高质量的训练数据和准确的标注是保证人脸识别系统准确性的关键因素之一。最后，隐私和安全问题也是大规模应用中需要重点关注的问题。在人脸识别系统的大规模应用中，如何保障用户的隐私安全，防止数据泄露和滥用是需要认真考虑和解决的问题。
针对人脸识别系统在大规模应用时的性能问题，可以从以下几个方面进行改进和优化：
硬件设施的支持：确保数据中心和计算资源的充足，尤其是针对高并发的人脸识别请求，需要具备弹性扩展的能力。算法的优化：不断改进人脸识别算法，提升准确性和鲁棒性，同时优化算法的计算效率，提高系统的整体性能。数据质量和标注准确性：建立高质量的人脸数据集，保证数据的真实性和多样性，同时加强数据的标注质量控制，减少标注误差对系统性能的影响。隐私安全保障：引入隐私保护技术，例如脱敏处理、数据加密等手段，保护用户隐私数据的安全，遵守相关法律法规，防止数据泄露和滥用。在实际案例中，可以以某大型公共交通系统引入人脸识别系统为例，说明系统在应对高峰期的识别请求时需要强大的硬件支持，同时算法的准确性和数据质量对系统性能的影响，以及在应用中需要关注的隐私安全问题。