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Los sistemas biométricos de reconocimiento del iris aplican técnicas matemáticas de reconocimiento de patrones a las imágenes del iris de los ojos de un individuo. Desempeña un papel vital en nuestro mundo debido a las características dentro de iris nunca cambió con los años. Se ha diseñado una arquitectura completa para el sistema de reconocimiento del iris y se ha probado en un ordenador utilizando la interfaz gráfica de usuario (GUI) de Matlab. El diseño de la arquitectura del reconocimiento del iris consiste en la segmentación, normalización, extracción de características, y la coincidencia. El algoritmo utilizado para la segmentación es el algoritmo canny edge detector y el algoritmo Circle Hough Transform. El algoritmo de círculos de Bresenham se utiliza para desdibujar el iris. Para extraer las características del iris se utiliza el algoritmo Ridge Energy Direction (RED), y para emparejar los iris se utiliza la distancia de Hamming. Se utiliza un Field Programmable Gate Array (FPGA) para reducir el tiempo de ejecución del iris en comparación con la Unidad Central de Procesamiento (CPU). Se utiliza un nuevo método para reducir el tiempo de ejecución tomando un cuarto de la región del iris para la identificación. Este nuevo método da cero fallos en el reconocimiento cuando se aplica en imágenes de los ojos para dos bases de datos diferentes son conocidos como CASIA V1 y CASIA intervalo.