La detección robusta de objetivos pequeños con baja relación señal-ruido (SNR) es muy importante en aplicaciones de búsqueda e identificación infrarroja para defensa personal o ataques. Debido al fondo complejo, los algoritmos actuales tienen algunos problemas no resueltos con la tasa de falsas alarmas. Con el fin de reducir la tasa de falsas alarmas, se propuso un algoritmo de detección de objetivos pequeños infrarrojos basado en detección de saliencia y máquina de vectores de soporte. En primer lugar, detectamos regiones salientes que pueden contener objetivos con el enfoque de transformación de Fourier del espectro de fase (PFT). Luego, se realizó el reconocimiento de objetivos en las regiones salientes. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto tiene una robustez y eficiencia ideales para aplicaciones reales de detección de objetivos pequeños infrarrojos.