随着虚拟现实技术的不断发展，鼠标、键盘等传统的人机交互技术已不能满足当前的需要，基于视觉的手势识别技术作为多模式人机接口技术的重要组成部分，得到了越来越广泛的应用。如何自然、有效控制虚拟世界，提高虚拟系统真实性已成为当前研究热点。本文将手势识别技术应用到虚拟雕刻系统中，不仅扩展了系统的功能，而且真实性也得到了很好的体现。论文的研究内容包括以下几个方面：手势图像的预处理。预处理是摄像头采集手势后手势识别技术的第一步，处理的质量直接关系到手势的识别效率和正确率。将采集的RGB图像转换到HSV颜色模型中，利用H分量对手势进行分割，包括：中值滤波平滑、最大类间方差二值化、形态学处理、灰度投影法切割和轮廓绘制。手势特征参数的提取。根据虚拟雕刻系统对手势识别的要求，手势需要满足旋转、平移和缩放的三个不变性。基于此，本文选择周长面积比作为特征之一，它具有旋转和平移不变性。再选择手势的7个Hu矩和手指伸出个数作为手势特征，它们不随手势旋转、平移和缩放的变化而变化。手势识别。介绍了模板匹配和支持向量机两种识别方法。首先重点介绍了支持向量机的理论及其应用；然后分析并对比多类支持向量机的一对一、一对多、有向无环图和树型支持向量机四种方法，并介绍了核函数的构成和选择。最终选择基于径向基核函数的一对多支持向量机进行分类，并通过计算选取了最优参数。