吕金刚 ，吴 斌 ，刘 恒 ，周翔宇 ，邵延华

（1.西南科技大学 信息工程学院，四川 绵阳 621010；2.重庆大学 光电工程学院 光电技术及系统教育部重点实验室，重庆 400030）

随着计算机性能的不断提高和机器视觉领域研究的不断深入，人机交互技术日益成为机器视觉领域的研究热点。基于机器视觉的手势识别作为其重要的研究内容之一，在许多领域有着重要的应用。最近几年，尤其在智能家居以及3D体感游戏领域，手势识别得到了广泛的应用，因此受到越来越广泛的关注。

根据识别特征的不同，手势识别分为基于标记的手势识别和基于裸手的手势识别系统，而裸手手势识别又分为静态手势识别和动态手势识别[1]。目前，基于裸手的动态手势识别是手势识别中最重要的领域[2]，相对于静态手势识别而言，动态手势识别有着更灵活、更广泛的应用。但是人手是一个多关节非刚性物体，在运动过程中会呈现出多种多样的手势形态，在跟踪过程中还会伴有手势遮挡和肤色干扰等情况。所以，如何对人手进行有效的视觉检测与跟踪是实现动态手势识别和理解的关键，也是机器视觉机和人机交互领域中一个富有挑战的重要课题。

1 相关工作

按照运动目标跟踪策略的不同，对于动态人手跟踪可以分为基于模型和基于表象两种方法。

基于表象的方法又叫非模型跟踪方法，它可细分为基于区域的跟踪、基于活动轮廓[3]以及基于其他图像特征的跟踪方法[4]。……