基于视觉的手势识别技术以自然而又直观的人手作为输入方式,提供给用户更加和谐、自然的交互方式,它一直是人机交互的重要研究课题,具有广阔的实际应用前景。近年来,随着计算机性能的逐步提高和各领域对计算机使用的不断深入,特别是在虚拟现实技术发展迅速的今天,手势识别技术作为虚拟现实技术的基础取得了较大的进展。但是由于人手是复杂的变形体,手势本身具有时间和空间上的多样性、多义性以及不确定性等特点,这种人机交互方式还处在实验阶段,并没有普及,手势识别是一个具有挑战性的多学科交叉的研究课题。基于计算机视觉的手势识别过程可以分为图像预处理、手势分割、手势特征提取以及手势识别四个阶段。本人在德国罗伊特林根大学交流学习期间,参加了虚拟现实实验室Multi Touch项目的开发,研究了手势识别的相关技术,并阅读、整理了大量国内外基于视觉的手势识别领域的相关资料,在这些工作的基础之上,本文主要工作如下：(1)对手势识别中的关键技术方法做了研究、整理。在手势分割技术中,系统化总结了两种基于肤色模型的分割方法；在手势特征提取技术中,研究了基于几何属性、拓扑属性的特征提取方法；在手势识别算法中,研究了静态手势与动态手势中不同的识别方法。(2)对手势识别中的关键方法做了实验验证。主要对手势图像预处理方法的平滑与锐化做了实验；对基于HSV肤色模型的H值得的手势分割做了实验,在背景条件单一的情况下,得出了较好的手势分割结果。(3)使用VS2008软件开发平台,结合OpenCV2.0库函数完成了基于计算机视觉的手势控制图片浏览器的设计与实现。此系统使用了平滑、锐化的图像预处理方法,采用了基于HSV肤色模型的H值的手势分割方法与基于几何矩的特征提取方法,最后使用BP神经网络的手势识别方法识别手势,系统根据分析出的手势结果驱动图片浏览器。(4)将手势控制方法应用到图片浏览器中,使用户摆脱了硬件的限制,直接使用自然的人手去操作软件。将手势控制引入到常用应用软件中,不仅可以方便操控,更使应用软件的人机接口符合人与人之间的交流方式,这种方式更加和谐、自然,这也是符合当前人工智能的发展趋势。