Java人脸识别速度的加快可以从多个方面入手，以下是一些建议：
- 优化算法：选择更高效的人脸识别算法，例如基于深度学习的方法（如MTCNN、FaceNet等），这些算法通常比传统方法更快，也更准确。
- 减少图像预处理：在人脸识别之前，通常需要对图像进行预处理，如缩放、灰度化、二值化等。这些操作会增加处理时间。可以尝试减少预处理的步骤或优化预处理算法，以提高处理速度。
- 使用硬件加速：利用GPU或专用的硬件加速器（如Intel的OpenVINO、NVIDIA的CUDA等）来加速人脸识别的计算过程。这些硬件可以显著提高计算速度，从而加快处理速度。
- 多线程处理：将人脸识别任务分成多个子任务，并使用多线程并行处理这些子任务。这样可以充分利用多核CPU的计算能力，提高处理速度。
- 优化代码：检查并优化Java代码的实现，减少不必要的计算和内存分配。例如，可以使用更高效的数据结构、避免重复计算等。
- 使用更快的库：考虑使用更快的Java人脸识别库，例如Dlib、OpenCV等。这些库通常针对性能进行了优化，可以提供更快的人脸识别速度。
- 调整参数：根据具体的应用场景和需求，调整人脸识别算法的参数。例如，可以降低分辨率、减少人脸检测的阈值等，以提高处理速度。
需要注意的是，以上方法可能会对人脸识别的准确性产生一定的影响。因此，在实际应用中，需要根据具体需求和场景进行权衡和调整。
