人脸识别技术的准确性受到多种因素的影响，包括算法的质量、数据集的多样性、光照条件、角度变化等。在不同人种和年龄段之间，由于面部特征的差异，可能会对识别准确性产生一定影响。
针对不同人种的识别准确性，研究表明，传统的人脸识别算法在识别非白种人的准确性上存在一定的局限性。这是因为传统的人脸识别算法在设计时主要考虑了白种人的面部特征，对其他人种的面部特征识别准确性较低。然而，随着人工智能技术的发展，新的深度学习算法已经在一定程度上改善了这一情况，使得人脸识别技术在不同人种之间的准确性有了显著提高。
在年龄识别方面，人脸识别技术也存在一定的挑战。由于年龄会导致面部特征的变化，尤其是皱纹、皮肤松弛等特征，因此年龄识别的准确性相对较低。然而，一些先进的人脸识别算法结合了深度学习和大规模数据集，已经在一定程度上提高了对不同年龄段的识别准确性。
为了进一步提高人脸识别技术的准确性，可以采取以下方法：
使用多样化的数据集进行训练，包括不同人种、年龄、性别的面部图像，以提高算法的泛化能力。优化算法，特别是针对非白种人和不同年龄段的面部特征进行优化，以提高识别准确性。考虑不同光照条件和角度变化下的识别效果，对算法进行适当的调整和改进。结合传统的人脸识别技术和深度学习算法，以获得更好的识别效果。综上所述，人脸识别技术对不同人种、年龄的识别准确性受到多种因素的影响，但随着技术的发展和改进，已经取得了显著的进步，未来有望进一步提高识别准确性。