红外人脸成像具有对光照、人脸皮肤、表情、姿态等因素变化不敏感的特点，可以在一定程度上弥补这些因素对可见光人脸识别影响的不足。为了充分提取红外人的局部鉴别特征，文中提出了一个基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统。该系统首先通过thermoVision A40型红外热像仪获分辨率为320×240的红外人脸图像，并通过人脸检测和归一化方法提取大小为60×80的标准红外人脸图像。其次，基于人脸图像的对称性，将红外人脸图像分块。通过局部二元模式直方图提取每一分块所包含的纹理模式特征。最后，采用Kruskal-Wallis (KW)特征选择算法，进一步抽取对识别有贡献的局部纹理特征用于分类识别。实验结果表明：提出的热红外人脸系统识别率明显优于基于主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)的传统红外人脸识别系统，可以达到98.6%的识别率。与此同时，提出的红外人脸识别系统识别速度也快于传统基于PCA和LDA系统，可以广泛应用于实时人脸识别中。
红外人脸识别 局部二元模式 特征选择 KW检验