在Java中保证人脸识别精度，可以从以下几个方面进行：
- 选择高质量的人脸识别库或框架：使用经过广泛验证和测试的人脸识别库或框架，例如OpenCV、Dlib、FaceNet等。这些库或框架通常使用先进的算法和技术，可以提供较高的人脸识别精度。
- 采集高质量的人脸图像：确保采集的人脸图像具有清晰度和质量，避免模糊、遮挡和光线不足等问题。这可以通过使用高质量的摄像头和适当的拍摄环境来实现。
- 预处理图像：在进行人脸识别之前，对图像进行预处理，例如灰度化、二值化、直方图均衡化等，可以提高图像的质量和对比度，有助于提高人脸识别的精度。
- 特征提取与选择：选择合适的特征提取方法和特征选择策略，可以提取出更具代表性的面部特征，提高人脸识别的精度。例如，可以使用局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）等方法进行特征提取。
- 训练与优化模型：使用足够数量的人脸图像对模型进行训练，并使用交叉验证等技术对模型进行优化和调整，可以提高模型的泛化能力和识别精度。
- 考虑光照和姿态变化：在人脸识别过程中，光照和姿态变化可能会对识别精度产生影响。因此，可以考虑使用光照归一化、姿态估计等技术来减少这些因素的影响。
- 持续更新和维护模型：随着数据量的增加和算法的不断改进，可以持续更新和维护人脸识别模型，以保持其高精度和稳定性。
总之，保证Java人脸识别精度需要综合考虑多个方面，包括选择高质量的库或框架、采集高质量的人脸图像、预处理图像、特征提取与选择、训练与优化模型等。同时，还需要关注光照和姿态变化等因素对识别精度的影响，并采取相应的措施来减少这些影响。