在实际应用中，人脸识别的准确性会受到多种因素的影响。例如，在非受限的拍摄环境中，拍摄到的人脸可能因为角度过大或过小、光照条件不佳（包括暗光、强光、背光）、面部遮挡、模糊不清以及图像中的噪点等因素而质量降低。这些低质量的图像可能会显著降低人脸识别算法的识别准确率。
此外，不同的人脸特征和年龄也会对识别准确性产生影响。例如，面部特征的细微变化或年龄增长导致的面部结构变化，都可能影响识别结果。因此，在开发人脸识别系统时，需要充分考虑这些因素，并采取相应的优化措施。
虹软的人脸识别技术在这方面表现优异，它能够有效应对各种复杂环境下的挑战。虹软的算法能够在不同光照条件下保持稳定的表现，同时也能较好地处理面部遮挡和角度变化等问题。
总的来说，为了提高人脸识别的准确性，除了优化算法外，还需要在实际应用中采取合理的拍摄条件和环境控制，确保图像质量。同时，持续的技术研发和算法优化也是必不可少的。
