动态手势识别是人机交互技术的一部分,因其具有直观、形象、生动和信息蕴含丰富等特性,而倍受人们的关注,已经成为当今研究热点之一。本文首先概述了基于视觉的动态手势识别的基本理论和研究现状,然后讨论了手势识别中现有的手势分割算法和动态手势轨迹的识别算法,并针对分割中存在的分割精度不高的问题提出了基于肤色关联运动区域的人手分割算法,针对动态手势轨迹识别中存在的计算量大问题提出了基于轨迹分段特性的手势运动轨迹识别算法。最后本文对规定的动态手势进行了实验,得到了较好的识别率。论文的创新点如下:在人手分割方面,本文提出了利用仿射传播聚类对视频序列的关键帧进行提取的方法,解决了由于关键帧选取不当而带来的识别率低和计算量大的问题。同时本文还提出了利用肤色关联运动区域进行人手分割的方法,此方法对于分割中存在的人手与人脸的融合问题进行了较好的解决。在手势运动轨迹的识别方面,本文提出了利用轨迹的分段特征对轨迹进行识别的算法。此方法首先利用曲线的单调特性对曲线进行分段,然后利用曲线每一分段的方位特征结合手势起止位置的位置关系特征对动态手势轨迹进行了识别。该算法不仅避免了对运动曲线进行拟合,而且很大程度的降低了算法的时间复杂度。