人脸识别系统对光线和角度变化的适应能力取决于其所采用的算法和技术。传统的人脸识别系统可能对光线和角度变化较为敏感，但是随着深度学习和神经网络技术的发展，现代人脸识别系统在一定程度上具有了较强的光线和角度适应能力。
在光线变化方面，现代人脸识别系统通常会使用光照归一化技术，通过调整图像的亮度、对比度和色彩等参数，使得人脸图像在不同光线条件下都能够被准确识别。此外，一些人脸识别系统还会结合多个光照条件下的人脸图像进行训练，提高系统对光线变化的适应能力。
在角度变化方面，现代人脸识别系统通常会采用三维人脸建模技术，通过建立人脸的三维模型，实现对不同角度下的人脸进行识别。同时，一些系统还会使用多角度人脸图像进行训练，提高系统对角度变化的适应能力。
除了技术手段，合理的摄像头布局和环境设计也可以有助于提高人脸识别系统对光线和角度变化的适应能力。例如，在摄像头布置上避免强光直射、阴影和反光等情况，同时保证拍摄到人脸的多个角度，有利于提高系统的识别准确性。
总的来说，现代人脸识别系统在光线和角度变化的适应能力上取得了一定的进展，但仍然需要在实际应用中结合具体场景进行优化和调整，以达到更好的识别效果。