优化人脸算法可以提高Android人脸考勤机的识别率和速度，具体方法如下：
选择合适的人脸检测和识别算法：目前常用的人脸识别算法有 Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH 等。在实现人脸考勤机时，需要根据实际需求选择合适的算法，平衡算法的准确性和速度。
调整人脸检测参数：对于人脸检测算法，需要根据不同的场景和设备，调整不同的参数，以获取更准确的人脸位置信息。例如，可以通过调整人脸检测算法的尺度、步长、最小人脸尺寸等参数来优化算法。
采用级联分类器：级联分类器是一种基于 Haar 特征的分类器，它将分类器分为多级，每级都会筛选掉不符合条件的样本，从而在保证准确性的同时，提高了算法的速度。
采用并行计算：在识别人脸时，可以采用多线程或GPU并行计算技术，提高计算速度。
采用特征优化技术：对于人脸识别算法，可以采用特征优化技术，如 PCA、LDA 等，提高算法的准确性和鲁棒性。
需要注意的是，人脸算法的优化需要根据实际情况进行，需要在实际应用场景中进行测试和调整，以获得最佳的识别效果。同时，优化算法也需要考虑手机性能、内存等硬件因素，以避免算法过于复杂，导致手机运行缓慢或卡顿。