人手被称为人类的第二大脑。在人类正常生活中,大多数精细动作是由手部完成的。近年来,随着我国人民饮食结构的变化和工作节奏的加快,心脑血管疾病已经成为危害人们身体健康的第一位疾病,并且该疾病也是造成患者手功能障碍的主要原因。然而,当前现有的手部虚拟康复系统体验感十分枯燥并且缺乏引导性与趣味性,甚至在康复训练过程中会对患者带来二次伤害。针对以上问题,亟需设计一种更加有效、安全、有趣味性的手部虚拟康复系统。本文主要研究内容如下:1、针对手部虚拟康复系统中动态手势识别准确率不佳、模型训练时间过长等问题,提出一种结合空间注意力机制与残差网络的三维卷积网络模型。首先,为了获取手部图像的特征信息,通过采用Res Net残差网络增加网络深度,既能保证模型深度获取特征信息,又可以提高模型的分类准确率。其次,引入了空间注意力机制模块,使得本文所提出的网络更注重需要重点关注的目标区域。实验表明,本文所提出的模型达到93.13%的分类准确率,达到了较好的性能表现。最后,在现有网络中引入宽度学习模型以减少网络的训练时间。通过与其他分类模型的对比实验表明,本文所提出的模型训练时间明显低于其他分类模型,既保证了动态手势分类的实时性,又有较高的分类准确率。2、针对SVM模型中的参数优化问题,提出了一种基于改进型的SVM模型参数优化的手部肌肉运动能力分类模型。首先,利用Bio-capture肌电传感器采集手部肌电信号;其次,分析了肌电信号的产生机制、信号去噪、特征提取方法和主成分分析法特征降维;最后,利用网格搜索法与标准粒子群算法组合优化,对SVM模型中需要优化的参数进行寻优,而后对手部肌肉进行优、良和差三种状态的分类。实验结果表明,本文提出的方法对于手部肌肉运动能力分类的平均识别率最高。3、为了进一步优化现有手部康复训练系统中评价方法,设计并实现了基于Leap Motion和Unity3D的手部虚拟康复系统。该系统采用了现今流行的Leap Motion传感器,结合心脑血管疾病康复手势对系统中手势语义识别进行了深入研究;按照患者的手部肌肉运动能力等级,在Unity3D中设计了三种不同难度的虚拟康复游戏,通过两种评价指标实验对系统的可靠性与有效性进行验证。