这是一个复杂的任务，需要综合运用计算机视觉、图像处理和机器学习等领域的知识。下面是一个简单的步骤框架，用于设计批量人像彩色算法：
数据收集：收集大量的黑白人像图像和对应的彩色图像作为训练数据。
数据预处理：对收集到的黑白人像图像进行预处理，包括去噪、图像增强、对齐等操作，以提高后续算法的准确性。
特征提取：使用计算机视觉技术，提取黑白人像图像中的特征，例如面部轮廓、眼睛、嘴巴等。
彩色信息匹配：将特征提取的结果与训练数据中的彩色图像进行匹配，找到与之相似的彩色图像。
彩色信息融合：将匹配到的彩色图像中的颜色信息融合到黑白人像图像中，可以使用图像处理技术，例如插值、颜色映射等。
算法优化：对算法进行优化和调整，以提高彩色化效果和算法的速度。
模型训练和评估：使用训练数据对算法进行训练，并使用测试数据进行评估，以验证算法的准确性和鲁棒性。
需要注意的是，设计一个高质量的批量人像彩色算法是一个复杂的任务，需要深入研究和实践。以上步骤只是一个简单的框架，具体的实现还需要根据具体情况进行调整和优化。