目前,显示设备交互一般都是通过一些简单的键盘、鼠标、触摸屏等传统方式。这些交互方式实现简单、操作便捷得到了广泛的应用。但随着三维显示设备的普及,这些交互方式显得有些单一,且缺少一定的灵活性和视觉效果。为了适应三维显示的发展趋势,本文提出了一种三维显示场景下的非接触交互方式。本文主要依据在三维显示领域场合的需求论证合适的交互方式,并经过分析通常情况下三维显示方面的交互习惯,为本文选择的手势交互设定特定的交互手势,并以此为依据进行手势交互识别算法的研究。具体来说,用基于Kinect体感设备来采集选定的手势,根据本文所研究的算法进行识别并根据算法的识别结果给出相应的指令接口来控制三维显示设备的动作。从而实现三维显示设备的理想交互。本文的具体研究内容如下:(1)提出了基于三维显示的手势交互方法,并根据三维显示的应用场景设定了相应的交互手势。并详细介绍了本文选择的Kinect传感器的使用,主要包括Kinect体感设备的深度图像采集技术以及骨骼信息的获取方法。(2)研究在静态手势识别过程中的相关识别算法。其中包括深度图像的获取,并利用Kinect人手骨骼数据分离手部区域,然后通过深度图像的灰度分布对分离出的手部区域进行阈值分割,将完整的手势出背景中分离出来以便后续的处理。进而,对分离的清晰手势进行静态算法的识别,核心算法包括手势的边缘检测算法、掌心定位算法、曲率指尖检测算法以及缺陷点消除算法。(3)研究在动态手势识别中的相关算法。其中包括通过人手骨骼数据对人手空间位置的定位与追踪,并对相关骨骼数据进行归一化的处理,以便提取无用户使用差异的手势特征;然后,构造手势特征的向量描述,根据动态手势的起点与终点进行DTW算法的检测,本章最后对传统的DTW算法做出了改进,并对动态手势识别算法进行了测试。