无人驾驶汽车的行人识别技术的准确性是一个复杂且多维度的问题，其准确度受到多种因素的影响，以下是对该技术准确性的综合评估：

1、小目标行人定位：远距离成像的行人由于目标较小、分辨率较低，缺乏明显的特征信息，因此检测算法难以精准定位这些小目标行人，识别难度较大。

2、多姿态特性：行人具有多姿态、随性的特征，这种不确定性会加大算法的识别难度。

3、背景干扰：行人检测受背景影响较大，如光照变化、行人周围轮廓等干扰都会直接影响算法的定位，从而出现误判、漏判的情况。

4、遮挡问题：道路通常会出现人挨人、人挤人的现象，这无意加大了识别难度，尽管目前的行人检测方法已能处理局部遮挡问题，但对于大面积、较严重的遮挡问题仍难以解决。

5、实时性要求：在实际应用中，行人检测系统需要具备高实时性，以应对不同的路况、天气和光线变化。

6、深度学习技术：随着图像处理技术的发展，基于深度学习的行人检测方法已经展现出更高的准确率和鲁棒性，区域卷积神经网络（R-CNN）系列、YOLO（You Only Look Once）系列等深度学习方法在行人检测中表现出色。

7、特定人群检测偏差：研究显示，自动驾驶汽车的行人检测系统对不同人群的检测准确度存在差异，儿童和深色皮肤的人群相较于成年人和浅色皮肤的人群更难被准确检测。

无人驾驶汽车的行人识别技术的准确度是动态变化的，并受到多种因素的影响，虽然深度学习等先进技术的应用已经显著提高了检测的准确度和鲁棒性，但仍然存在一些挑战和限制，为了进一步提高行人识别技术的准确性，需要持续进行技术创新和改进，包括优化算法、提高传感器性能以及增强系统的实时性和鲁棒性等。