手势作为一种更自然直接的交互方式,已在人机交互领域得到广泛应用,人机交互系统已逐渐从“以机器为中心”向“以人为中心”发展。动态手势识别技术是当前人机交互系统研究的热点问题,它是指从输入的序列图像中检测并定位人手,对分割出的人手图像进行特征提取和识别。由于人机交互系统具有高实时性要求,研究快速准确的手势检测、特征提取以及识别方法,对推动人机交互系统应用具有重要意义。本文在单目视觉环境下研究了动态手势的检测与识别方法,并在此基础上构建了基于手势识别的图片浏览系统。主要工作包括：1、针对肤色分割时类肤色干扰问题,基于肤色在色彩空间中的聚类性特点,提取了人手肤色判定规则,该规则对人手肤色在HSV颜色空间中分量H和YCgCr颜色空间中分量Cg、Cr的取值进行判定以快速检测人手；针对动态背景人手边缘分割不准确的问题,通过三个数组来记录最新的前n帧图像中的像素值,并使用可动态更新的数值区间来记录像素点的取值范围。实验结果表明,本文采用的算法能够在背景较复杂的环境下,较好的分割出手势,满足实时系统手势分割的要求。2、在手势分类识别部分,针对传统手势基于凸缺陷的手势识别方法对凸缺陷判断不准确的问题,提出了基于凸缺陷的深度和角度特征的手势凸缺陷检测方法。该方法通过手势中凸缺陷的角度信息,确定凸缺陷的深度阂值,以检测出手势中凸缺陷的个数,再结合手势的紧密性、长宽比以及凸缺陷之间的角度关系,识别出手势。实验证明,该算法计算量较小,实时性好,识别率较高。3、在交互部分,本文基于上述研究,设计并实现了通过用户的手势变化以及位置的移动,实现对系统载入的所有图片进行浏览、缩放以及移动的功能。实验结果表明,本文提出的方法能够在背景复杂的情况下,较好的实现交互。