当今社会科技发展日新月异,人机交互方式也经历了数次更迭。现在,大范围使用的图形界面与触摸交互方式并不是最适合人类交互习惯的方式,因此,基于计算机视觉的人机交互方式正逐步的从学术研究领域转移到现代应用领域。本文提出基于计算机视觉的动态手势识别方法,并使用这种方法实现了基于计算机视觉的动态手势识别音乐播放器。本文提出的基于计算机视觉的动态手势识别方法主要包括动态手势检测分割方法、动态手势跟踪方法和动态手势识别方法。关于动态手势检测分割方法,提出了使用基于亮度索引的混合高斯肤色模型结合帧差法来进行动态手势检测分割。实验结果表明,本方法比基于HSV颜色空间的阈值分割方法与帧差法相综合的方法可以得到更高的分割成功率。关于动态手势跟踪方法,提出了使用基于kalman滤波的camshift算法跟踪动态手势。实验结果表明,本方法在一定程度上克服了单独使用camshift算法引起的对光线变化敏感、易受大面积肤色干扰的缺点。关于动态手势训练识别,本文使用隐马尔科夫模型对动态手势命令进行训练识别。实验结果表明,这种方法在对动态手势命令识别上取得了较好的结果。最后,本文实现了一个基于计算机视觉的动态手势控制音乐播放器。测试结果表明,本文提出的基于计算机视觉的动态手势识别方法取得了良好的识别结果。