根据给定文件中的信息，下面是一些详细的知识点：
1. 深度学习算法：深度学习是一种机器学习技术，基于人工神经网络进行工作，旨在模拟人脑进行分析和学习。在人脸识别中，深度学习算法能够提取复杂的特征，提高识别的准确性。
2. 人脸活体识别：人脸识别系统通过分析人脸图像或视频流中的特征来验证一个人的身份。活体识别功能增加了额外的安全层，以确保被识别的对象是真实的、活着的人。
3. 多通道特征融合：这个概念涉及到融合来自不同信息通道的特征数据。在人脸识别的上下文中，这可能意味着结合了来自不同深度或分辨率的人脸图像特征，以提高识别的效率和准确性。
4. 动态样本权重卷积神经网络（MFF-DSWCNN）：此网络通过对不同样本赋予不同的权重，以动态方式处理样本的重要性。这种机制可以在训练过程中提高收敛速度，并减少对不易区分样本的过分依赖。
5. 双通道网络结构：设计了具有两个通道的网络结构，一个负责提取深层特征，另一个负责提取浅层特征。这种结构可以在不同层次上捕捉人脸的特征，从而提升算法的精确度。
6. 损失函数：损失函数衡量的是模型预测值与真实值之间的差异。在本系统设计中，损失函数被改进，加入动态样本权重机制，以促进模型更快地收敛。
7. 提高收敛速度：在深度学习模型训练过程中，收敛速度对于缩短训练时间至关重要。通过动态样本权重等技术，可以提高模型的学习效率，降低误差，加快收敛。
8. 应用挑战：尽管人脸识别技术取得了很大进展，但它仍面临多方面挑战，如角度变化、遮挡、化妆、表情变化等因素，这些都会影响识别的准确性。
9. 鲁棒性增强：深度学习模型通过多层卷积层能够从图像中提取更深层次的抽象特征，增强模型对不同情况的适应性，提高其鲁棒性。
10. 基金项目：文档提到了一个相关的基金项目：“基于多光谱图像处理在林火监测中的应用研究”，这表明人脸识别技术的设计和应用并不局限在特定领域，而可以在多个领域发挥作用。
11. 作者信息：文档提供了两位作者王学花和刘兆春的简介，他们分别来自不同的学术背景，专注于不同的研究方向，如网络信息安全、图像处理研究等，这暗示了跨学科合作在人脸识别系统开发中的重要性。
总结来说，给定文件讨论了一个人脸活体识别门禁系统设计，强调了深度学习算法的重要性，并指出了在设计和应用过程中遇到的挑战，比如复杂场景下的人脸识别准确性和模型训练收敛速度。同时，文件还提到了项目背景和作者的学术背景，显示了该研究领域的宽广范围和多学科交叉的特点。
