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针对近红外人脸识别对表情和姿势变化缺乏足够鲁棒性的问题,提出一种基于Contourlet变换、非负矩阵分解NMF(Non-negative Matrix Factorization)与支持向量机(SVM)的近红外(NIR)人脸识别算法。该算法首先对NIR人脸图像进行Contourlet变换,接着用NMF进行分解,取其系数矩阵的一阶统计量作为特征数据,然后利用SVM进行分类与识别。实验结果表明,该算法具有较高的识别率,而且对人脸表情和姿势变化具有较强的鲁棒性。