将Spring Boot与Deeplearning4j（DL4J）结合使用，可以帮助我们构建一个企业门禁人脸识别系统。以下是一个基本实现的思路和步骤：

项目结构

1. Spring Boot 应用：用于处理Web请求、与数据库交互和管理应用程序配置。
2. DL4J 模块：负责人脸识别部分，包括模型训练和预测。
3. 数据库：存储注册用户的人脸特征数据以及访问日志。
4. 前端界面：用于用户交互，比如数据录入和查看日志。

步骤

1. 环境准备

• Java：确保安装了JDK 8或以上版本。
• Spring Boot：基于Spring Boot创建一个基础项目。

• Deeplearning4j：在项目中引入DL4J和相关依赖。

  <!-- Maven Dependencies 为例 -->  
  <dependency>  
     <groupId>org.deeplearning4j</groupId>  
     <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>  
     <version>1.0.0-M2.1</version>  
  </dependency>  
  <dependency>  
     <groupId>org.nd4j</groupId>  
     <artifactId>nd4j-native-platform</artifactId>  
     <version>1.0.0-M2.1</version>  
  </dependency>  

2. 预处理人脸数据

• 数据收集：收集企业员工的正面照，并对所有照片进行标准化尺寸裁剪。
• 数据增强：使用图片库扩充数据，例如旋转、翻转、缩放，以提高识别模型的准确性。

3. 模型构建与训练

• 选择模型：可以使用现有的预训练模型（如VGG-16、ResNet），或自己设计卷积神经网络（CNN）。

• 训练模型：利用DL4J提供的工具和API，使用准备好的数据训练人脸识别模型。

  // 伪代码示例  
  MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(config);  
  model.init();  
  model.fit(trainingData);  

4. 人脸特征提取与识别

• 注册用户：用户注册时，从照片中提取特征向量并存储在数据库中。

• 实时识别：从摄像头获取图片数据，通过模型提取特征并与数据库中的特征对比。

  // 伪代码示例  
  INDArray image = loader.asMatrix(new File("path/to/image"));  
  INDArray output = model.output(image);  

5. 整合与部署

• API开发：创建REST API用于处理注册、认证请求。
• 前端展示：构建简单的前端页面，允许用户登录、注册和查看出入记录。
• 部署测试：在本地或服务器上部署应用，测试各项功能。

优化建议

• 性能优化：考虑使用GPU加速或者优化模型结构，提高识别速度。
• 安全措施：确保通信加密、数据处理安全等。
• 用户体验：良好的界面设计及友好的用户提示，改善用户使用感受。

通过这些步骤，你可以初步搭建一个基于Spring Boot和DL4J的企业门禁人脸识别系统。当然，实际项目可能需要根据具体需求进行调整和扩展。