董玉华，孙炎辉，徐国凯*，宋 鹏

(1.大连民族学院信息与通信工程学院，辽宁大连116600;2.大连民族学院机电信息工程学院，辽宁大连116600)

语言是人们思想交流和感情传递的工具，人们在交流的时候通常除了使用有声语言外还经常借助人体语言(包括手势语言)来辅助交流，手势语的直观形象是有声语言的重要补充。近些年，随着移动计算技术和微机电系统的发展，手势识别技术逐渐成为人机交互［1］领域研究的热点，其自然便捷、形象直观等诸多优点也成为其发展的一个主要因素。目前主流的手势识别方法有两种:一种是基于图像设备［2］获取人的手势动作图像，之后进行图像分析并识别。另一种是基于微传感器获取手部不同部位的动作信息，进而通过与模型的匹配得到动作者的实时手势信息。由于人手是复杂的变形体，同时手势具有多样性、多意性以及空间上的差异性等特点，所以基于图像设备的手势识别技术在一定程度上存在局限性［3］。而基于微传感器的手势识别系统只需获取手部各部位的动作数据，通过算法便可还原动作者的意图。该类系统在任何环境和空间里都能间接获得动作者的手势信息，基本能够克服基于图像设备识别的弊端，故基于微传感器的手势识别研究逐渐得到重视。

从20世纪的90年代末开始已有大量的研究者从事基于微传感器的手势识别研究，并且取得了显著的成效。1997年，Hoffman F等人使用数据手套和离散……