人脸识别系统在应对高峰时段的大量人脸识别需求时，需要考虑以下几个方面：
硬件设施：确保人脸识别系统的硬件设施能够支持高峰时段的大量需求。包括足够的服务器数量和性能、存储空间、网络带宽等。可以通过横向扩展和负载均衡来增加系统的处理能力，确保系统能够应对高峰时段的压力。
算法优化：人脸识别系统的算法需要进行优化，以提高识别速度和准确度。可以通过对算法进行并行化处理、优化图像处理流程、采用快速识别算法等方式来提高系统的处理效率。
缓存策略：合理的缓存策略可以减少对数据库的访问次数，提高系统的响应速度。可以采用分布式缓存、内存缓存等方式来优化系统的性能。
资源预留：在高峰时段，可以通过资源预留的方式来确保系统能够应对大量需求。可以提前对系统进行资源调配，确保系统在高峰时段的稳定运行。
监控和调优：在高峰时段，需要对系统进行实时监控，及时发现和解决性能瓶颈。可以通过监控系统的各项指标，及时调整系统的配置和参数，以提高系统的处理能力。
总的来说，人脸识别系统在应对高峰时段的大量人脸识别需求时，需要从硬件设施、算法优化、缓存策略、资源预留和监控调优等多个方面进行全面考虑和优化，才能确保系统能够稳定可靠地运行。