Palm recognition is one of the research areas which is considered, in recent years. In this thesis, we introduce a new method for human palmprint identification with local binary pattern and Co-occurrence matrix. First, the palm images are preprocessed with morphological technics. Then feature extraction is applied for images. We used local binary pattern (LBP) and gray level Co-occurance matrix (GLCM) for desired features. This approach is tested for 20 people and there are 1, 2, 3 and 4 images from each people. Our method is compared with PCA method. The result shows that proposed method have high accuracy and good performance (%92) for palmprint recognition.

Palm tanıma son yıllarda kabul edilen araştırma alanlarından biridir. Bu yazıda, yerel ikili desen ve Co-olay matrisi bulunan, insan eli parmak izi tanıma sistemi için yeni bir yöntem tanıtılmaktadır. İlk olarak, palmiye görüntüleri morfolojik tekniklerle önceden işlenmiştir. Ardından, görüntüler için öznitelik çıkarımı uygulanır. İstenen özellikler için yerel ikili desen (LBP) ve gri seviye Eşzamanlılık matrisi (GLCM) kullanılmıştır. Bu yaklaşım 20 kişi için test edilmiş ve her bir insandan 1, 2, 3 ve 4 imaj bulunmaktadır. Yöntemimiz PCA yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Sonuç, önerilen yöntemin avuç içi tanıma için verimlilik ve iyi performans (% 92) olduğunu göstermektedir.