传统人机交互技术很大程度依赖于鼠标、键盘等输入设备,这些交互设备限制了交互的速度和自然性,已经无法满足用户的更多智能交互需求。手势交互具有简单、形象和直观等特点,因而广泛应用于各种新型交互场景。但现有手势技术无法实现三维空间文本输入操作,传统手写识别输入依赖触摸板,语音交互也仅能满足部分操作需求,不能完全胜任三维空间文本输入的工作,急需新的交互方式来实现三维空间文本输入。空中手写识别允许用户以自然、不受约束的方式在空中书写,从而提供更方便、更舒适的交互体验,因而成为当下研究热点。本文基于空中手写识别技术研究的主要工作如下:第一,针对传统指尖检测易受光照和复杂环境干扰、漏检和误检等问题,本文改进了传统的基于凸包的指尖检测方法。首先通过RealSense获取手部图像;然后在传统凸包检测的基础上,计算凸包与轮廓相邻公共点的距离并设定阈值优化间隔过近的点;接着通过手指指尖两侧轮廓近似平行直线的特征,设定平行向量阈值来进一步筛选出指尖点。同时,本文引入书写姿态检测机制,当检测手指进入检测盲区时,提取手部距离摄像头最近的点作为指尖点。最后通过卡尔曼滤波算法估计指尖位置,进而实现对指尖实时稳定的跟踪。第二,针对传统DTW算法计算量大和识别率不高的问题,本文提出了一种改进DTW的轨迹识别方法。首先,通过斜率来设置搜索边界,对路径搜索范围进行限制;其次,计算待识别轨迹和模板距离时,设置失真度阈值排除距离相差很大模板,提前终止匹配过程,降低计算量;最后,结合KNN算法来实现对手指指尖轨迹的分类,提高算法的识别率。第三,在以上研究的基础上,设计并实现了一个空中手写识别的原型系统。此系统使用RealSense采集数据信息,通过前面研究的指尖检测技术和轨迹识别技术实现系统空中手写识别的功能。