陈 威

(华侨大学)

0 引言

近几年来随着计算机技术深入和广泛的应用于人的各项活动领域，人与计算机的交互活动变得日趋频繁．为了提高人机交互的效率，使其更加符合人类的思维和交流习惯，众多科研机构展开了深入的探讨和研究，多种人机交互手段孕育而生．这些手段主要通过语音，人脸，手势，肢体动作等进行识别．其中手势在人们日常生活中是最常使用，且具有广泛的认可的一种交流形式．基于计算机图形图像的手势识别研究近些年来受到了科研人员的较多的关注．其可分为基于数据手套的手势识别和基于计算机视觉的手势识别［1］．其中基于数据手套的识别需要用户穿戴上相关的设备，给用户体验带来了较大的不便性．相反，基于计算机视觉的手势识别的便捷性得到了较广泛的认可，受到了众多的研究者和用户的青睐．

基于计算机视觉的手势识别是一个综合性议题．其目标是让计算机系统能建立以人类通识手势语义为基础的一系列的人机交互．手势可以是静态或者动态，手势的识别研究涵盖了诸如语言学，运动分析，运动建模，机器学习和模式识别［2］．通常基于计算机视觉的手势识别过程分为三个步骤．首先通过一系列图像处理或计算机视觉方法，初步分割目标区域［3］;采用跟踪算法，提高复杂背景下系统的鲁棒性．其次，将图像中检测到的疑似目标进行抽象，获得一系列关键特征信息，并建立……