随着携带方便和能耗低的智能手机等移动设备的普及,移动终端成为了移动增强现实(Mobile Augmented Reality, MAR)应用推广的最佳平台。因此,研究基于智能手机的移动增强现实技术具有重要的理论意义和实用价值。本文首先分析总结出传统增强现实系统普遍存在算法时间复杂度高、位姿跟踪精度低和运行实时性差等缺点,不适合直接移植到移动端。针对上述不足,本文提出基于种子区域生长的矩形人工标识四个角点的快速检测法。结合标识板的方法,解决了增强现实系统在标识被遮挡后无法检测识别的问题,同时由于标识板提供了更多的冗余角点,所以采用Levenberg-Marquardt算法优化摄像机位姿,解决了因为位姿计算不精确导致的虚拟物体漂移抖动问题。上述角点检测算法和位姿优化方法具有快速准确的特点,适合硬件资源有限的智能手机等移动平台,最终实验证明了这两方法的可行性。本文提出的标识检测识别算法速度快且具有抗遮挡性能,在此基础上对增强现实系统的人机交互进行了拓展研究,使用静态手势识别作为增强现实系统的新型人机交互方式。首先通过肤色分割、形态学去噪和轮廓提取三个步骤实现手势分割；接着研究了基于手势轮廓曲率的指尖检测方法,根据指尖检测实现了静态手势的识别,实验结果证实了方法的有效性;然后利用傅里叶描述子对分割后的手势轮廓进行特征向量表示,最终使用K均值聚类算法实现静态手势识别,实验验证了识别率稳定可靠。