人脸识别系统可以识别和区分相似的人脸，但是要求识别的准确度可能会有所下降。现代的人脸识别系统使用深度学习算法和大规模数据集进行训练，可以在一定程度上区分相似的人脸。然而，由于人脸之间的相似度，尤其是在双胞胎或者亲属之间，识别的准确度可能会有所降低。为了提高识别的准确性，可以采取以下方法：
增加训练数据：在训练人脸识别系统时，可以增加更多不同人脸的数据，包括相似的人脸，以提高系统对相似人脸的区分能力。
使用多个特征：人脸识别系统可以不仅仅依靠整体人脸特征进行识别，还可以结合局部特征、姿态信息等来提高准确度。
结合其他信息：可以结合身份证、指纹等其他生物特征进行综合识别，提高识别的精准度。
虽然人脸识别系统可以识别和区分相似的人脸，但是在实际应用中，仍然需要注意相似人脸带来的识别误差风险。在具体场景中，可以根据需求采取不同的措施来提高识别的准确性，例如增加验证步骤、结合其他识别技术等。
举个例子，某公司使用人脸识别系统来考勤，但由于员工之间有些相貌相似，导致系统偶尔出现误识别的情况，为了提高准确度，公司可以在人脸识别系统中增加二次验证，比如结合刷卡验证或者密码验证，以确保考勤的准确性。