随着计算机和信息交换技术的迅猛发展,人机交互的信息也发生了历史性的变革,从最初的一维文本信息到二维图形信息,再到三维深度信息,无形中推动了人机交互技术的发展。自然用户界面(Natural User Interface,NUI)已经成为人机交互发展的趋势。自然用户界面,即用人类最基本而且惯用的交流方式如语言、动作、表情等与计算机进行交流。其中,手势具有灵活、直观、表达信息丰富等优点,成为自然人机交互的首选,因此手势识别技术成为人机交互必不可少的一项技术。Kinect能够同时获取RGB彩色图像、深度图像和骨骼图像,为手势识别提供了良好的条件。本文从Kinect骨骼信息入手,取得了较高的识别率,并且开发了一套体感浏览器系统,能够用手势操作计算机进行日常的网页浏览。主要工作有以下几方面:1)简述了国内外手势识别技术在机器人控制、医疗康复以及人机交互等领域的研究现状。2)在经典动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法的基础上进行改进,提高了算法的运算效率。根据不同手势特征对手势识别的贡献进行加权,提高了手势识别的准确率。结合Kinect的特性,对手势特征进行二次加权,使手势识别的结果更加可靠。3)设计并实现了一套体感浏览器系统,整个系统运行流畅,取得了良好的用户体验,还可以对该系统进行扩展,实现更加丰富的功能。