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为了减小环境温度对红外人脸图像的影响，提出了一种基于分块和最小二乘法的红外图像归一化方法。首先，通过对不同环境温度下的匿像进行分块,得到每一块中环境温度改变值和对应人脸上的温度变化值，再利用最小二乘法对这些数据进行拟合即可得到环境温度变化和对应的人脸上温度变化的函数关系。然后，利用每一块得到的函数对该部分图像进行温度归一化，进而达到对每幅图像进行归一化的目的。最后，为了获得更加鲁棒的生物特征，温度归一化的图像通过血流模型转换为简化血流图并用于人脸识别测试。实验结果表明，温度归一化后的红外人脸图像具有更高的识别率。