El reconocimiento facial en el infrarrojo cercano (NIR) ha atraído una atención creciente debido a su ventaja de invariancia a la iluminación. Sin embargo, los métodos tradicionales de reconocimiento facial basados en NIR están diseñados y probados para aplicaciones de usuarios cooperativos. En este artículo, presentamos una red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento facial NIR (específicamente la identificación facial) en aplicaciones de usuarios no cooperativos. El NIRFaceNet propuesto se modifica a partir de GoogLeNet, pero tiene una estructura más compacta diseñada específicamente para la base de datos NIR del Instituto de Automatización de la Academia China de Ciencias (CASIA) y puede lograr tasas de identificación más altas con menos tiempo de entrenamiento y menos tiempo de procesamiento. Los resultados experimentales demuestran que NIRFaceNet tiene una ventaja general en comparación con otros métodos en el dominio del reconocimiento facial NIR cuando hay desenfoque y ruido en la imagen. El rendimiento sugiere que el método NIRFaceNet propuesto puede ser más adecuado para aplicaciones de usuarios no cooperativos.