人机交互技术随着计算机技术的发展而不断进步,人们对于人机交互的便捷性、高效性的要求也越来越高。新的人机交互方式正朝着多样性、便携性的方向发展。手势识别正顺应这一发展潮流,能使人与计算机的交互变的像人与人之间的交流那样便捷、自然。手势识别技术已成为人机交互领域的一个重要研究课题。本文在认真研究了国内外关于手势识别的相关技术的基础上,采用了基于肤色、运动、形状及宽度等特征的手势分割算法。以方向角和运动速率作为手势识别特征,并运用动态时间规整模型(Dynamic Time Warping, DTW)对手势进行训练和识别。最后将识别效果以一个基于手势识别的图片浏览器的形式表现出来。本设计以Xilinx公司的ZedBoard板作为系统硬件开发平台,采用软硬件协同设计的思想将视频图像采集,图像预处理,手势分割,特征提取及识别、显示集合到一个嵌入式系统中。图像预处理的硬件加速由Zynq芯片中的FPGA部分完成,视频图像采集,手势分割,特征提取及识别等算法由ARM处理器部分完成。这种设计方案能够充分利用FPGA强大的并行运算能力与丰富的逻辑资源以及ARM在实现复杂算法和搭建操作系统方面的优势。本设计完成的主要工作包括：(1)在Zynq芯片的可编程逻辑部分完成硬件工程的搭建,主要包括硬件加速IP核的生成与挂载,图像传输通道的配置以及HDMI高清显示等。其中,硬件加速IP核由高层次综合工具Vivado_HLS设计完成。(2)在ZedBoard板上搭建嵌入式Linux系统,主要包括Linux系统移植,交叉编译环境的搭建以及OpenCV库和Qt库的移植等。(3)在ARM部分实现系统软件设计,主要包括硬件加速IP和图像传输通道IP的控制,手势分割、特征提取和识别算法的实现,以及利用Qt实现系统操作界面的设计等。本设计采用软硬件协同设计的思想实现了基于Zynq的手势识别系统,达到了预期的效果,系统具有实时性好、识别率高和界面友好等特点。