人脸识别系统的准确度主要可以通过以下几个指标来评估：
识别率：即系统正确识别出目标人脸的比例。识别率越高，系统的准确度越高。
误识率：即系统错误识别为目标人脸的比例。误识率越低，系统的准确度越高。
虚警率：即系统错误地将非目标人脸识别为目标人脸的比例。虚警率越低，系统的准确度越高。
拒识率：即系统未能识别出目标人脸的比例。拒识率越低，系统的准确度越高。
除了以上指标外，还可以考虑系统的鲁棒性、对光照、角度、表情等因素的容忍程度，以及对不同种族、年龄、性别的人脸的识别能力等因素。
在评估人脸识别系统的准确度时，可以采用大量真实场景下的测试数据进行测试，并结合实际应用场景，考察系统在不同环境下的表现。另外，可以采用交叉验证的方法，将数据集分为训练集和测试集，多次重复实验，以提高评估结果的可信度。
当评估人脸识别系统的准确度时，管理者可以考虑引入第三方专业机构进行评估，也可以邀请相关领域的专家进行评估，以获得更客观和专业的评价。同时，及时关注行业内的最新技术和研究成果，不断优化和改进人脸识别系统，提高其准确度和稳定性。
综上所述，人脸识别系统的准确度可以通过识别率、误识率、虚警率、拒识率等指标来评估，同时还需要考虑系统的鲁棒性和适用性。管理者可以采用真实场景测试、交叉验证等方法进行评估，并可借助第三方机构或专家进行评估，以不断优化系统的性能。