El proceso de reconocimiento del iris puede resultar en un descenso en el rendimiento de reconocimiento cuando la resolución de las imágenes del iris es insuficiente. En este estudio, se introduce un modelo de superresolución para imágenes del iris, llamado SwinGIris, que combina el Transformador Swin y la Red Generativa Antagónica (GAN). SwinGIris realiza una reconstrucción de superresolución cuádruple para imágenes del iris de baja resolución, con el objetivo de mejorar la resolución de las imágenes del iris y, por lo tanto, mejorar la precisión de reconocimiento de los sistemas de reconocimiento del iris. El modelo utiliza bloques residuales del Transformador Swin para extraer características globales de profundidad, y el método de upsampling progresivo junto con la convolución sub-píxel es propicio para centrarse en la información de alta frecuencia del iris en presencia de más información no relacionada con el iris. Para preservar detalles de alta frecuencia, el discriminador emplea un clasificador relativo de estilo VGG para guiar al generador en la generación de imágenes de superresolución. En la sección experimental, mejoramos imágenes del iris de baja resolución (56 x 56) a imágenes del iris de alta resolución (224 x 224). Los resultados experimentales indican que el modelo SwinGIris logra resultados satisfactorios al restaurar texturas de imágenes del iris de baja resolución mientras preserva la información de identidad.