通过对卷积神经网络结构进行精心调整，并采用合适的损失函数进行优化，以确保实验室门禁系统在人脸识别方面的准确率和鲁棒性。在数据预处理方面，运用灰度化、归一化和特征提取等先进技术，实现高效的人脸信息处理。在算法训练和优化的过程中，考虑到多场景、多光照条件下人脸信息容易受到遮挡和变形等干扰，充分发挥卷积神经网络在处理光照和遮挡信息上的强大能力，进一步提升了算法的健壮性。