随着人机交互技术的不断发展和电子产品更新换代的速度日新月异,在不久的将来触屏的人机交互方式将会被语音识别、手势识别等新方式所取代,尤其是应用在虚拟现实( Virtual Reality)、可穿戴式计算机( Wearable Computers)等领域,新的人机交互技术不仅具有简单、方便、和谐等特点,而且它将赋予人机交互以崭新的面貌,是极富价值的人机交互设备。　　而本文研究的内容就是基于视觉的复杂背景下的手势识别技术。在手势识别的过程中,首先通过一个摄像头获取使用者做出手势的视频数据流,然后系统依照肤色检测和运动检测相结合的方法检测是否有手势出现在画面中,若发现了手势则将其分割提取出来,接下来,对分割提取之后的手势二值图像进行一系列的图像预处理,然后进行手势分析,分析过程中包括了手势识别以及将识别结果转换成符号或语言的描述,系统会依据描述结果给予相应的应用。　　在选取检测方法时本文创新地采用了运动检测和RGB肤色识别相结合的方法,该方法的优势在于,视频和图片的色彩格式一般都是RGB格式的,采用针对RGB颜色格式的图片进行肤色提取时,就不用把RGB色彩模式转换成HSI模式了,降低了预处理步骤的时间复杂度,减少了耗时;更重要的是,采用针对RGB颜色格式的图片进行肤色提取时,实验证明,对复杂背景中的接近肤色的物体排除效果更好,且不易受到光照条件(光源,光照强度等等)的影响,因此,肤色检测的准确度和实时性都有所提高。　　其次,在研究手势识别方法时,通过深入分析以往的手势识别方法,认为以往的方法存在共同的弊端,实时性较差,针对这一问题本文设计了快速手势识别法。通过研究九种手势的典型特征,并对其进行分析提取,能够快速检测出手势所要表达的意义,在保证了鲁棒性的同时,使手势识别的速度不影响操作者的正常使用,具有很好的实时性。　　最后,本系统成功地识别了“上”、“下”、“左”、“右”和“1”、“2”、“3”、“4”、“5”九种手势,并将方向识别应用在拼图等游戏中,成功地通过手势识别控制游戏,实现了自然地人机交互。