随着信息技术的发展,智能手机的市场占有量在逐年增加,传统点触式的人机交互方式已不足以满足人们的交互需求,基于视觉的手势识别已成为人机交互中新的研究方向。它以手势直接作为计算机的输入,人机之间将不再需要中间媒介,即使触摸不到手机屏幕也可对手机进行操作。数字手势是中国人使用一只手的手势来象征从1到10数字的一种方式。本学位论文对基于视觉的手势识别系统进行研究并针对数字手势的特征,提出一种数字手势识别算法；并在对智能手机操作系统Android应用程序框架和应用程序机制进行分析的基础上,将此算法移植到Android平台,实现了基于Android平台的数字手势识别系统。首先,从摄像头捕获数字手势原图像,经过图像预处理技术,提取数字手势二值图像；并根据数字手势区域外接四边形的大小,限定用于去除手掌区域实心圆半径的大小；根据半径的大小画一个实心圆,通过减运算提取去除手掌区域(仅含有手指和手腕区域)的二值图像,并利用标记算法统计去除手掌区域图像中连通区域数目。其次,提出了根据数字手势二值图像的特征信息及连通区域数目,并利用长度和角度信息判别手势(除数字手势7外)的数字手势识别算法。最后,把该数字手势识别算法移植到Android平台。通过搭建Android开发环境和采用JNI编程技术,并通过Android NDK创建动态库及生成APK文件,在Android平台上实现数字手势识别算法。在研究Android平台相关特性基础上,本文设计并实现了基于Android平台的数字手势识别系统。在PC机终端,本文提出的数字手势识别算法的识别率达到了97.22%,进而验证了算法的有效性；在Android智能手机终端,该系统利用摄像头进行图像采集,通过用户数字手势的输入,达到了较好的识别效果。