A utilização de dispositivos móveis como smartphones tornou-se um hábito diário e uma necessidade, como forma de gerir e aceder a informação pessoal a qualquer momento. Isto criou uma necessidade emergente de tornar essa informação segura, que pode conter não apenas contactos e mensagens, mas também contas online, ficheiros, informação de contas bancárias, e outras aplicações ou serviços que devem estar protegidos em caso de perda ou roubo do dispositivo. As biométricas têm sido uma solução cada vez mais adoptada, permitindo reconhecimento individual baseado em características biométricas (e.g. palma da mão, voz, cara, íris, assinatura), de forma mais prática e segura, já que as biométricas não podem ser esquecidas ou perdidas e estão intrinsecamente associadas a cada indivíduo. Nesta dissertação é proposto e implementado um sistema seguro de reconhecimento biométrico baseado na mão para a plataforma móvel Android 2.1. O sistema faz uso da câmera existente em dispositivos Android (tipicamente com uma resolução de 5 Megapixel ou superior) e faz uma presegmentação das imagens capturadas no dispositivo para ajudar o utilizador a optimizar a aquisição de dados. Os dados são então transferidos numa ligação segura para um servidor que continua a análise de imagem e faz a extracção de features da palma da mão, utilizando a técnica Orthogonal Line Ordinal Features (OLOF). Uma template específica do sistema e composta das features extraídas é então guardada na base de dados de forma segura, com a ajuda de uma função de hash criptográfica e um código corrector de erros (ECC).

The usage of mobile devices such as smartphones has become a daily habit and need, as a way of managing and accessing personal data on the go. This created the emergent need to secure that data, which may contain not only contacts and messages, but also online accounts, files, bank account information and other applications or services which should be protected in case of device loss or theft. Biometrics have been an increasingly adopted solution, allowing individual recognition based on biometric traits (e.g., palmprint, voice, face, iris, signature), in a more practical and secure way, since biometrics cannot be forgotten or lost and are intrinsically associated with each individual. In this dissertation, a secure hand-based biometric recognition system is proposed and implemented for the Android 2.1 mobile platform. The system makes use of the camera present in Android devices (typically with a resolution of 5 Megapixel or higher) and performs a pre-segmentation of the captured images in the device to help the user optimize the data acquisition result. The data is then transferred over a secure connection to a server which performs further image analysis and feature extraction on the palmprint, using the Orthogonal Line Ordinal Features (OLOF) technique. A system-specific template composed of the extracted features is then securely stored in a database, with the help of a cryptographic hash function and an error correcting code (ECC).