基于可见光谱人脸识别技术的效率和精度受光照、姿态、遮挡、表情变化和照片欺诈等因素的影响较大, 尤其是夜视环境下的人脸识别难题亟待解决。为此, 提出了一种基于热红外光谱的人脸特征提取算法。对热红外人脸图像进行数据建模获取极大化数据模型, 估计并调整混合模型参数到高斯混合模型; 提取热红外高斯混合人脸图像的等温特征, 实现热特征图像的重建; 最后通过计算概率邻近指数来度量个体间的相似度, 给出识别结果。UCHThermalFace数据库的实验结果表明：该方法应对夜视环境下的多姿态、特征变化、随机遮挡和眼部噪声样本具有较高的识别精度和稳健性, 极大地提高了人脸识别系统夜视环境下的抗干扰能力。