人脸识别系统通常需要大量的训练数据来达到较好的识别效果。训练数据的质量和数量直接影响着人脸识别系统的准确性和鲁棒性。在训练过程中，系统需要学习人脸的各种特征和变化，以便能够准确地识别不同的人脸。因此，大量的训练数据可以帮助系统更全面地学习人脸的特征，提高识别的准确性。
通常情况下，训练数据需要包含各种不同角度、表情、光照条件和年龄的人脸图像，以确保系统可以对各种情况下的人脸进行准确识别。此外，还需要考虑到不同种族、性别和外貌特征的多样性，以避免系统在识别上的偏差和错误。
对于大规模的人脸识别系统，通常会采用深度学习等技术来处理大量的训练数据，以提高系统的识别能力。这就需要大量的训练数据来训练深度神经网络，以获得更好的识别效果。
在实际应用中，为了获取足够的训练数据，可以通过多种途径来收集，例如利用已有的人脸图像数据库、通过摄像头采集实时数据、利用合成数据等方法。同时，也可以通过数据增强的方式对已有的数据进行处理，生成更多的训练样本，以丰富训练数据集。
总的来说，大量的训练数据对于人脸识别系统的训练是至关重要的，它直接关系到系统的准确性和可靠性，因此在建立人脸识别系统时，需要充分考虑如何获取足够多样化和高质量的训练数据。