要实现厦门大学的人脸识别系统，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 数据采集：首先，需要收集一定数量的人脸图像作为训练数据集。可以使用摄像头或手机等设备对不同的人进行拍摄，确保照片中人脸清晰可见，并尽量覆盖不同的姿势、光照等情况。
2. 数据预处理：对采集到的人脸图像进行预处理，包括人脸对齐、切割、去噪、归一化等操作。预处理可以提高后续人脸识别算法的准确性和稳定性。
3. 特征提取：使用人脸识别算法对预处理后的人脸图像进行特征提取。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。选择合适的特征提取方法可以提高识别准确度。
4. 特征匹配：将提取到的人脸特征与已有的数据库中的特征进行匹配。可以使用欧氏距离、余弦相似度等方法进行匹配计算，寻找与输入特征最相似的数据库记录。
5. 系统集成：将上述步骤集成到一个完整的系统中。可以使用编程语言和各类开发工具进行开发，如Python + OpenCV、Java + Face Recognition等。系统应具备人脸图像输入、特征提取、数据库管理、识别结果输出等功能。在整个过程中，需要注意保护用户隐私和数据安全，确保人脸识别系统的可靠性和稳定性。
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