近年来，计算机视觉的技术发展很迅速，作为计算机视觉的一个分支，人机交互是一个非常重要的研究领域。除了语言之外，手势是人们通常会选择的第二交流方式。尤其是在语言交流不方便的情况下，人们通常用手势来进行沟通。非接触式手部运动识别是指在人体没有依附其它检测设备的前提下，仅通过视频设备检测识别。本文将普通网络摄像头下的单手运动作为研究对象，主要内容概括如下：本文首先介绍了与运动识别相关的理论和算法，针对运动目标检测时产生的噪声，在常用的图像噪声消除算法的基础上进行了改进，根据像素的阈值来消除无关的连通区域及通过提取边缘轮廓的方法对运动目标内部的黑色孔洞进行填充。接下来，使用肤色作为检测的特征来检测人手的位置，对人手的运动轨迹进行提取。本文以手部的静止状态作为一个运动序列结束的标志，在判断手部是否静止时，由于各人完成运动的习惯不同，在运动方向发生改变时，手速可能也会类似于静止，因此我们不能单纯的把每个手速较小的点都看成是静止姿态，针对这种情况，本文将扩展有限状态机理论用于对手部静止状态的判定。最后，针对手部运动轨迹形状相同但是大小不同的情况，使用具有平移和缩放变换特性的Hausdorff距离来进行手部运动轨迹识别。