El reconocimiento de expresiones faciales en el infrarrojo cercano (NIR) es resistente al cambio de iluminación. En este documento, proponemos una red neuronal convolucional tridimensional de tres flujos con un bloque de compresión y excitación (SE) para el reconocimiento de expresiones faciales en NIR. Alimentamos cada flujo con diferentes regiones locales, a saber, los ojos, la nariz y la boca. Al utilizar un bloque SE, la red asignó automáticamente pesos a diferentes características locales para mejorar aún más la precisión del reconocimiento. Los resultados experimentales en la base de datos de expresiones faciales en NIR de Oulu-CASIA mostraron que el método propuesto tiene una tasa de reconocimiento más alta que algunos algoritmos de vanguardia.