近年来，随着计算机技术的迅猛发展，研究符合人际交流习惯的新颖的人机交互方式变得异常活跃。作为自然的人机交互的一个分支及机器视觉领域的一项重要内容的基于计算机视觉的手势识别技术，其发展与人机交互技术的发展息息相关。　　 所谓手势识别[1]，就是把各种手势按照一定的规则通过计算机识别出来，指示计算机转化为相应的控制命令或语义，实现对计算机的控制或信息交流。　　 本论文设计实现了一个基于计算机视觉的手势识别系统，该系统能够实时的针对从摄像头输入的常用静态手势进行识别。整个系统主要分为四个部分：手势分割部分同时结合背景减除算法与肤色检测技术达到了较好的手势分割效果，然后经过手臂去除得到了更为精确的手势区域；手势特征提取部分在手势分割获取的手势区域二值图像与手势轮廓图像的基础上，有选择地提取了八个手势几何特征；基于手势的几何特征，手势建模部分完成构建手势的几何模型；最后手势识别部分，根据手势几何模型，分两步(手势粗分类与手势细分类)完成手势的识别工作。　　 该系统实现了实时情况下的手势分割，对于常用的静态手势能够完成较好的识别。