人脸识别系统在识别戴眼镜、戴口罩或化妆的人时的准确度取决于多个因素。首先，系统的算法和模型质量对准确度有很大影响。高质量的人脸识别系统会针对戴眼镜、戴口罩或化妆的情况进行优化，从而提高识别准确度。其次，光线和环境因素也会影响系统的准确度，例如强烈的光线或阴暗的环境都可能降低系统的识别率。此外，个体差异也是一个重要因素，一些人的面部特征可能更容易受到遮挡或变化的影响，从而降低了系统的准确度。
针对这些挑战，可以采取一些方法来提高系统对戴眼镜、戴口罩或化妆的人的识别准确度。首先，可以通过优化算法和模型，针对特定的遮挡情况进行训练和调整，从而提高系统的适应能力。其次，可以通过改善环境条件，比如提供充足均匀的光线，减少阴影和反光，来改善系统的工作条件。此外，可以采用多种技术手段，比如红外线摄像头、深度学习等，来增强系统的识别能力。
在实际案例中，一些人脸识别系统已经通过优化算法和模型，以及改善环境条件的方法，提高了对戴眼镜、戴口罩或化妆的人的识别准确度。例如，一些金融机构和安防系统使用的人脸识别系统，在识别戴口罩的人时，通过调整算法和增加红外线摄像头，提高了识别准确度，从而保障了系统的安全性和可靠性。
综上所述，人脸识别系统对于戴眼镜、戴口罩或化妆的人的识别准确度受多种因素影响，但可以通过优化算法和模型、改善环境条件等方法来提高识别准确度。