Palm recognition is one of the research areas is considered in recent years. In this thesis, we introduce a new method for human palmprint identification system with local binary pattern. First, the palm images is preprocessed with morphological technics. Then the feature extraction is applied for images. We used local binary pattern (LBP) for desired features. This approach is tested for 500 people and there are 1, 2, 3 and 4 image from each people. Our method is compared with PCA method. The result shows that proposed method is efficiency and good performance (%92) for palmprint recognition.

Avuç içi tanıma son yıllarda bir araştırma alanı olarak değerlendirilmeye başlanmıştır. Bu tezde, avuç içi iziyle yerel ikili örüntülere (LBP) dayanan yeni bir metodun kullanıldığı bir insan tanımlama sistemi sunulmaktadır. İlk olarak avuç içi görüntüleri morfolojik tekniklerle ön işleme tabi tutululmuştur. Daha sonra bu görüntülerden öz nitelik çıkarımı yapılmıştır. Amaçlanan öz nitelikler için yerel ikili örüntüleri kullanılmıştır. Bu yaklaşım, her bireyden alınan 1, 2, 3 veya 4 görüntü ile 500 kişi üzerinde test edilmiştir. Metodumuzu ayrıca PCA metodu ile de kıyaslanmıştır. Sonuçlar, bu tezde önerilen yöntemin avuç içi tanımada etkin olduğunu ve yüksek bir performansa (%92) sahip olduğunu göstermektedir.