人脸识别技术在现实应用中常常面临光线、角度、年龄等变化所带来的挑战。针对光线变化，可以采用多光源照明技术，通过多个光源的组合，来弥补单一光源照明时可能出现的阴影和光线不均匀的问题。同时，也可以利用高动态范围（HDR）成像技术，通过在不同曝光条件下拍摄多张照片，再将这些照片合成一张具有更高动态范围的图像，从而提高在光线变化下的人脸识别准确性。
对于角度变化，可以采用三维人脸识别技术，通过获取人脸的三维形状信息，来应对不同角度的人脸识别问题。另外，还可以结合多角度的训练数据，来提高人脸识别系统对于不同角度人脸的识别准确性。
在面对年龄变化时，可以通过使用深度学习技术，构建更加鲁棒的人脸特征提取模型，从而使得人脸识别系统对于年龄变化的适应能力更强。此外，也可以引入年龄不变性特征，如眼睛、嘴唇等部位的特征，来提高跨年龄段的人脸识别准确性。
除此之外，还可以通过大规模数据集的采集和训练，以及不断优化算法和模型来不断提升人脸识别技术的鲁棒性和准确性。同时，结合硬件设备的进步和成本的降低，可以采用更先进的传感器和摄像头设备，来提高人脸图像的质量，从而提升人脸识别系统的性能。
总的来说，人脸识别技术在面对光线、角度、年龄等变化时，可以通过多光源照明、HDR成像、三维人脸识别技术、深度学习模型以及大规模数据集的训练等方法来提高系统的鲁棒性和准确性。