计算机、互联网以及普适计算等理论技术的发展正在深刻地影响着人们的生活。同时人机交互技术也越来越多的融入到人们的工作和生活之中。伴随社会发展与科技的进步,传统的人机交互技术已不能满足人们的需求。而以自然、和谐、智能、高效为目标的自然人机交互逐渐引起人们的重视。手势作为一种自然交互媒介,具有表达语义丰富、自然、直观的特点。因此,手势交互成为了以人为中心的自然人机交互中的重要研究课题。基于视觉的自然手势交互具有自然、便捷且符合人们日常交际习惯的特点。它已被应用在手语交互、机器人控制、智能家居以及交互游戏等领域,并且有广泛的应用前景。但在基于视觉的手势交互中仍存在着交互智能化程度低、Midas Touch问题、用户认知负荷和操作负荷较重以及交互目的的实现单纯依赖于手势模式识别率的问题。这严重限制了基于视觉的手势交互在实际工作和生活中的应用推广和用户体验。本文得到了国家自然科学基金(No.61173079,No.61472163),山东省自然科学基金重点项目(No.ZR2011FZ003)等项目基金的资助。本文以基于视觉的手势交互式智能电视为应用背景,对基于视觉的手势交互中存在的关键问题从基于交互上下文的用户意图感知和隐式人机交互的角度展开研究。本文主要研究内容如下:(1)针对智能电视的交互特点和交互场景情况,提出了满足基于视觉的智能电视手势交互要求的手势分割方法和动态手势类型识别算法。(2)从认知心理学和认知行为学的角度对基于视觉的智能电视交互场景进行了分析,在此基础上建立了基于用户行为和智能电视功能状态的多层次动态交互上下文模型和基于视觉的智能电视单手势交互原型系统。(3)基于上下文感知的透明交互,建立了图逻辑推理模型和基于动态模糊认知映射的CDL-DFCM推理模型,并提出了相关算法,从而实现了对交互情景事件的识别和用户意图理解。(4)在隐式人机交互和基于上下文感知的透明交互理论基础上建立了基于动态交互上下文显隐信息融合的隐式交互模型和显隐信息融合的隐式交互行为算法。该方法利用交互上下文提高了用户与智能电视交互中的操作准确率和用户体验,并且有效降低了用户的操作负荷和认知负荷。