本发明一种基于局部并行神经网络的红外人脸识别方法，它的网络结构主要包含四部分：一、提取初步卷积特征：通过一组2×2的卷积核提取初步的人脸特征并对输出特征信号进行整理；二、生成并行多尺度卷积特征：利用并行多尺度卷积网络结构提取代表不同尺度信息的人脸特征；三、生成分类特征向量：利用全连接层将卷积特征整合得到最终代表人脸身份的用于分类输入的特征向量并进行修正线性激活和随机忽略处理；四、训练并测试分类器：将处理过的全连接特征向量输入Softmax分类器计算损失并反向传播训练调整网络参数实现红外人脸识别。本发明能广泛应用于红外人脸识别与身份辨识应用。