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I sistemi biometrici di riconoscimento dell'iride applicano tecniche di riconoscimento di modelli matematici alle immagini dell'iride degli occhi di un individuo. Questo sistema svolge un ruolo fondamentale nel nostro mondo, poiché le caratteristiche dell'iride non sono mai cambiate nel corso degli anni. È stata progettata un'architettura completa per il sistema di riconoscimento dell'iride e testata su un computer utilizzando l'interfaccia grafica utente (GUI) di Matlab. L'architettura del riconoscimento dell'iride è composta da segmentazione, normalizzazione, estrazione delle caratteristiche e corrispondenza. L'algoritmo utilizzato per la segmentazione è l'algoritmo canny edge detector e l'algoritmo Circle Hough Transform. L'algoritmo del cerchio di Bresenham è utilizzato per l'unwarping dell'iride. La Ridge Energy Direction (RED) è utilizzata per estrarre le caratteristiche dell'iride, mentre la Hamming Distance è impiegata per la corrispondenza tra le iridi. Il Field Programmable Gate Array (FPGA) viene utilizzato per ridurre il tempo di esecuzione dell'iride rispetto all'unità centrale di elaborazione (CPU). Per ridurre il tempo di esecuzione, viene utilizzato un metodo innovativo che prende un quarto della regione dell'iride per l'identificazione. Questo metodo innovativo dà zero errori di riconoscimento quando viene applicato alle immagini dell'occhio per due diversi database, noti come CASIA V1 e CASIA Interval.