随着人机交互领域科技的不断发展,用户能够以更加自然和舒适的方式与计算机系统进行交互。人机交互建立了人与计算设备之间的纽带,实现了人与计算机之间更加直接、和谐和便捷的交互。自然人机交互通过捕捉人在日常生活中养成的行为习惯或者操作模式直接与计算机进行交互,这种方式强调无需训练或不需要特别训练,类似于人与人之间的交流。人手在人类生活和学习中扮演了重要的角色,是人与外界交流的重要途径。手势作为人机交互系统中重要的输入方式,能够通过各式各样的动作表达人的交互意图,与传统的交互方式相比,手势交互可以使用户摆脱鼠标和键盘束缚,具有十分重要的研究价值和广泛的应用前景。利用手势动画库,实现基于视觉的三维自然交互界面,是实现快速、鲁棒人机交互的重要途径之一。从手势库中检索出的手势动画,可能仅仅意味着它与用户的实际手势语义具有一致性,但它与用户手势的运动方向、运动速度等运动风格可能很有差异,怎样获取施加于手势动画的数学变换,使得变换后的手势动画与用户的运动风格一致,并实时显示,顺利完成人机交互任务,是本文要解决的核心问题。该问题的本质在于怎样刻画用户的心理模型(Mental Model),具有科学价值：它可能为智能交互式电视、桌面办公、手机等手势交互界面系统提供不同的用户体验,因而具有应用价值。本文依托国家自然科学基金(61472163,61193079)和山东省自然科学基金(ZR2011FZ003)等项目的支持。本文研究的主要内容和创新点如下：(1)建立基于数据手套和视觉的手势交互平台利用数据手套和位置跟踪器建立基于数据手套的手势交互平台,可以获取真实的人手运动数据并驱动三维手势模型,实现人手状态到三维虚拟手的转换,这是一种高效的捕获人手运动数据的方法。基于视觉的手势交互平台通过摄像头对人手进行非接触式捕获,通过对人手原始图像进行分割,进而提取手势特征,为后续分析人手运动数据奠定基础。(2)以认知理论为指导,建立手势行为模型在一定的交互任务下,人手运动具有较强的规律性。从认知心理学角度出发,融合了基于数据手套和视觉的手势交互平台,通过实验,同时获得真实的人手运动数据和图像信息。在手势交互过程中对人手运动规律和状态转移过程进行分析和总结,探讨手势自由度与人手图像之间的数学关系,然后分别从运动速度、轨迹和观察视角三个方面建立手势行为模型,从而构造出多样性的手势交互风格。(3)根据人手运动的行为模型,提出基于手势行为模型的手势表达风格人手运动的不同阶段具有不同的手势表达风格。在平移阶段,主要表达运动轨迹、观察视角和平移速度风格,在抓取阶段,主要表达人手抓取物体的速度风格,在释放阶段,主要表达人手释放物体的速度风格。本文将基于行为模型的手势风格运用到自然交互界面的设计中,表达用户的心理模型,降低用户的认知负荷,改善用户的交互体验。本文算法的主要创新点在于,以用户行为模型作为切入点,在手势动画和用户的实际手势之间建立数学联系,这种数学描述不仅可以构造出多样性的手势交互风格,而且为表达用户的心理模型提供了一种新方法。