作为一种可靠的人类识别方法，虹膜识别已得到越来越多的应用近年来受到关注。 本文提出了一种新的虹膜识别分析方法基于Hilbert-Huang变换（HHT）。 我们首先将归一化的虹膜图像分为几个分区。 然后基于每个HHT的主频中心信息子区域用于形成特征向量。 提出的虹膜识别方法具有不错的属性，例如平移不变，比例不变，旋转不变， 照度不变性和对高频噪声的鲁棒性。 而且，实验CASIA虹膜数据库上的结果，这是最大的公开虹膜图像数据集表明，该方法的性能令人鼓舞，并且与当前文献中发现的最佳虹膜识别算法相当。