随着科学技术的发展，手势识别技术也得到了很大的提升，基于视觉的手势识别逐渐成为人机交互技术中的研究热点。它应用于各种控制领域，如智能控制、机械手以及手语识别等。目前，嵌入式技术和相关产品也早已广泛应用于各种智能设备，将嵌入式设备与基于视觉的手势识别技术相结合，人们生活方式将会产生巨大的变化。因此，设计一种高效、方便、自然的手势识别系统，具有非常重要的实用价值和现实意义。本文通过对国内外手势识别技术发展现状的把握，深入研究了手势识别技术。具体研究内容如下:　　首先，在图像预处理方面，通过对图像进行拉伸提高图像的对比度，采用均值滤波法对环境和设备带来的噪声进行滤除，通过canny算子和二维最大类间阈值分割算法，对手势图像进行边缘检测和阈值分割。　　其次，通过阈值分割和边缘检测处理之后，对图像进行特征提取，由于Hu不变距具有平移、旋转以及缩放的不变性，采用Hu不变距对手势图像进行特征提取。通过Hu矩计算两幅图像之间轮廓的相似度，选择相识度较高的值作为识别准则。为了更好实现人机之间的交互，对手势跟踪做了详细研究，利用帧差法与CamShift跟踪法相结合的方式，对传统的CamShift跟踪法加以改进。　　最后，通过嵌入式平台与开源计算机视觉库openev相结合，实现阈值分割、特征提取、手势识别等算法。由于开源计算机视觉库opencv中HighGUI对GTK2.0+库的依赖性，与嵌入式开发板存在兼容问题，因此采用Qt/QtEmbeeded C++库代替HighGUI部分实现图像处理。　　由实验结果可知，本文设计的基于嵌入式Linux的手势识别系统具有较好的实时性和实用性。