人机交互技术已经从以计算机为中心逐步转移到以用户为中心,手势交互是一种自然、直观、易于学习的人机交互手段,手势交互界面有着广阔的应用前景。近年来,作为手势交互界面的核心技术,基于视觉的手势识别技术已经成为一个研究重点。本文从自然人机交互的角度出发,研究了基于计算机视觉的手势识别算法以及手势识别技术在人机交互中的应用。本文总结和介绍了现有的手势识别技术,手势识别研究的关键内容以及手势识别技术的发展历史。接着,本文对手势识别涉及的主要技术进行了研究。首先,讨论了肤色在颜色空间中的分布。经过比较,选择从HSV空间中提取肤色信息并对手势进行分割。之后,利用图像滤波技术对图像进行处理。对于静态手势,通过八连通搜索法计算手势轮廓,并根据手势轮廓的特点,研究了手势特征提取的方法,提出了结构特征、统计特征结合的特征提取方法。对于动态手势,本文讨论了手势跟踪技术,采取Camshift算法对手势进行跟踪,并对算法进行了改进。在手势识别方面,本文提出了一种分层识别的方法,这是一种根据手势特征值特性设计的识别方法,利用不同特征的差异,简化了识别计算,提高了系统实时性。在动态识别方面,按照自然交互的要求,设计了简单易用的分区域识别法。最后在Microsoft Visual C++6.0环境下编程实现了实时的手势识别系统,对规定的8种静态手势和4种动态手势进行了很好的识别,并对人机交互方式进行了设计。通过实验验证了本文手势识别算法的有效性。