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。