人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术,由于其具有直观性、被动性和非侵犯性而成为当今生物特征识别中最活跃的一个领域。人脸识别问题的关键是识别系统能否适应实际应用中因环境改变而变化的人脸。光照条件变化、人脸姿态变化、人脸表情、化妆、照片欺诈等都会对可见光人脸识别系统造成很大的影响。而红外人脸识别独立于光源,且不易受伪装、肤色、表情和姿态的影响,可以很大程度上避免可见光人脸识别的不足,已经成为生物识别技术中的一个重要方向。本文在深入分析红外人脸图像优缺点的基础上,着重研究了红外人脸图像的归一化方法。本文首先分析了红外人脸图像的特性,综述了影响红外人脸热模式变化的因素,介绍了红外图像归一化方法以及与之应用背景相似的可见光图像归一化方法和遥感图像归一化方法。然后从三个方面提出了三种温度归一化方法来消除或减小环境温度对识别系统的影响。红外人脸识别虽然可以不受外部光线的影响,但外部环境温度的影响等同于光线对可见光人脸识别的影响。本文对此做了大量研究,从统计方面,利用图像的均值和方差分析了人脸温谱图随环境温度的变化规律,并利用分块图像的温度变化来研究人脸不同部位随环境温度变化其自身的温度变化关系,从基于变换、基于不变特征和基于温度模型的角度分别提出了对应的温度归一化方法,提高了人脸温谱图对环境温度变化的鲁棒性,从而可以提高系统在非常态下的识别性能。此外,提出从图像相似度的角度出发,用改进的归一化系数来验证本文温度归一化方法的效果。