1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人機(jī)交互系統(tǒng)越來(lái)越多地考慮用戶的體驗(yàn)感、方便性，逐步在向以用戶為中心發(fā)展。手勢(shì)由于其直觀、簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，基于手勢(shì)的人機(jī)交互系統(tǒng)有著廣闊的應(yīng)用前景。本文介紹了基于視覺(jué)的手勢(shì)識(shí)別跟蹤的發(fā)展過(guò)程及主要技術(shù)難點(diǎn)。針對(duì)基于視覺(jué)的長(zhǎng)時(shí)間實(shí)時(shí)手勢(shì)跟蹤中手勢(shì)容易發(fā)生形變、手勢(shì)在跟蹤窗口的暫時(shí)性消失、復(fù)雜背景跟蹤等幾個(gè)技術(shù)難點(diǎn)展開(kāi)具體研究。
　　在手勢(shì)的識(shí)別部分，介紹了幾種常用的特征描述子及分類效率較高的分類器，例如AdaBoo

2、st、RandomForest等。由于手勢(shì)較易發(fā)生形變及系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求，本文設(shè)計(jì)了基于幾種矩陣Haar特征的AdaBoost級(jí)聯(lián)分類器能夠快速實(shí)現(xiàn)手勢(shì)的識(shí)別過(guò)程，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。
　　為解決在長(zhǎng)時(shí)間跟蹤中手勢(shì)暫時(shí)性消失引起的跟蹤失敗等問(wèn)題，本文提出了跟蹤-學(xué)習(xí)-檢測(cè)的跟蹤框架。跟蹤器和檢測(cè)器同時(shí)獨(dú)立進(jìn)行，通過(guò)跟蹤得到的目標(biāo)手勢(shì)用來(lái)進(jìn)行檢測(cè)器的訓(xùn)練，對(duì)手勢(shì)的形變問(wèn)題能有效解決；檢測(cè)器與跟蹤器的同步運(yùn)行能夠及時(shí)糾正跟蹤器，