随着信息社会的发展,越来越多的地方需要快速而准确的身份认证,如海关,银行金库等。而人脸识别技术具有直观性,被动性,和非侵犯性,因而成为当今生物识别技术中最为活跃的一个领域。到目前为止,应用最多的都是基于可见光的人脸识别系统。这类人脸识别系统受光线,阴影,化妆等一系列外部因素的影响,而人脸是三维的弹性物体,它随姿态,表情,发型等的变化而变化,这些因素限制了可见光人脸识别技术的发展。近年来,研究人员针对可见光人脸识别的不足,提出利用人脸的红外图像进行识别。由于红外图像独立于光源,不受伪装干扰等优点,已成为生物识别技术的一个研究方向。本文在详细分析红外温谱图的特性的基础上,着重从理论上分析了基于血流图变换域特征提取方法。本文首先介绍国内外人脸识别的发展,包括可见光人脸识别到近红外人脸识别以及本文重点研究的远红外人脸识别,介绍了红外人脸识别系统,详细综述了红外人脸特征提取方法,并分析了各种方法优势和不足,为我们的研究打下了基础。红外人脸识别虽然可以避免外部光线和阴影等因素的影响,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。针对这种情况,本文详细分析了环境温度对温谱图的影响,提出了把易受环境影响的温度数据转换成较为稳定的血流数据,并对人脸的血流模型进行简化。最后我们讨论了简化血流模型可以提高识别性能的原因,并通过实验来验证基于血流图的方法是有效的,把简化的血流模型用于红外人脸识别是鲁棒和可靠的。随着人脸识别技术的不断发展,数据库的容量也越来越大,对存储设备的需求也越来越高。从某种意义上来说,把图像压缩后应用到人脸识别系统中是不可避免的。本文从理论和实验中验证了PCA和LDA可以在DCT域中直接实现,结果与在空间域得到的结果是一样的,在某种程度上,识别率甚至还有稍微的提高。这就意味着把图像保存为JPEG格式,DCT系数可直接被用来做特征提取,降低了存储的容量和计算复杂度的同时,结果并没有降低识别的性能。而把温谱图转换成血流图,则减小了环境温度对识别的影响,提高了识别性能。最后,本文利用了小波变换多尺度多分辨率以及具有分析局部信息的特点,首先把易受环境的影响的温谱图转换成较鲁棒的血流图,然后利用小波变换把人脸的血流图像由空间域变换到小波域。由于基于统计的提取方法(如PCA,LDA)需要把图像拉成一维数组,维数较高,不利于提取特征值。鉴于这种考虑,本文把小波变换后的血流图,利用2DLDA进行特征提取。该方法直接对图像进行处理,有效地节省了时间,且提高了识别性能。最后我们从理论上分析了原图像变换到小波域经过2DLDA变换得到的投影结果和在空间域得到的投影结果是一样的,并在实验中得到验证。这样对于人脸数据库中格式为JPEG2000的图像来说,其小波系数可直接被用来做特征提取,从而降低了存储的容量和计算复杂度,具有很重要的现实意义。