在提高视觉智能平台人脸识别的QPS（每秒查询率）时，需要考虑多个方面，包括硬件优化、软件优化以及系统架构设计，以下是一些提高人脸识别系统QPS的方法：

1、硬件优化：

使用更高性能的服务器，比如配备更多核心的CPU、更快的内存和SSD硬盘。

采用GPU加速，利用GPU进行并行计算，加快图像处理和人脸检测的速度。

分布式部署，通过负载均衡将请求分发到多台服务器上，分摊压力。

2、软件优化：

算法优化，选择高效的人脸识别算法，减少计算复杂度。

代码层面优化，比如使用多线程、异步处理等技术提高处理速度。

使用缓存，对于频繁访问的数据和计算结果进行缓存，减少重复计算。

数据压缩，对传输的图片进行压缩处理，减少网络传输时间。

3、系统架构设计：

微服务架构，将不同的功能模块拆分成独立的服务，便于扩展和维护。

引入消息队列，比如Kafka、RabbitMQ等，用于缓冲大量请求，防止系统过载。

使用CDN（内容分发网络），将静态资源部署到离用户更近的节点，加快访问速度。

4、数据库优化：

使用高性能的数据库，比如NoSQL数据库，它们通常有更好的读写性能。

数据库分片，将数据分布到不同的数据库实例中，提高并发处理能力。

数据库索引优化，确保查询效率。

5、网络优化：

使用HTTP/2协议，支持多路复用，减少网络延迟。

优化API设计，减少不必要的数据传输。

6、监控与调优：

实时监控系统性能，分析瓶颈所在。

根据监控数据调整系统配置，比如调整线程池大小、数据库连接数等。

7、使用云服务：

利用云服务提供商的自动扩展功能，根据流量动态调整资源。

使用云服务提供商提供的AI服务，比如Amazon Rekognition、Google Vision API等，它们通常经过优化，能够处理高并发请求。

8、客户端优化：

客户端进行图像预处理，比如裁剪、缩放等，减少服务器端的压力。

客户端本地缓存，对于短时间内重复的请求，可以直接使用本地结果。

9、安全性考虑：

确保在提高QPS的同时，不会牺牲系统的安全性。

实施适当的身份验证和授权机制，防止恶意访问。

10、测试与评估：

定期进行压力测试，评估系统的承载能力。

根据测试结果进行相应的系统调整。

提高视觉智能平台人脸识别的QPS是一个系统工程，需要从硬件、软件、系统架构、网络等多个方面综合考虑，在实际操作中，可能需要根据具体的业务场景和技术栈来进行定制化的优化策略。