1、人機交互技術(shù)隨著計算機技術(shù)的發(fā)展而不斷進(jìn)步，人們對于人機交互的便捷性、高效性的要求也越來越高。新的人機交互方式正朝著多樣性、便攜性的方向發(fā)展。手勢識別正順應(yīng)這一發(fā)展潮流，能使人與計算機的交互變的像人與人之間的交流那樣便捷、自然。手勢識別技術(shù)已成為人機交互領(lǐng)域的一個重要研究課題。
　　本文在認(rèn)真研究了國內(nèi)外關(guān)于手勢識別的相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上，采用了基于膚色、運動、形狀及寬度等特征的手勢分割算法。以方向角和運動速率作為手勢識別特征，并運用

2、動態(tài)時間規(guī)整模型（Dynamic Time Warping，DTW）對手勢進(jìn)行訓(xùn)練和識別。最后將識別效果以一個基于手勢識別的圖片瀏覽器的形式表現(xiàn)出來。
　　本設(shè)計以Xilinx公司的ZedBoard板作為系統(tǒng)硬件開發(fā)平臺，采用軟硬件協(xié)同設(shè)計的思想將視頻圖像采集，圖像預(yù)處理，手勢分割，特征提取及識別、顯示集合到一個嵌入式系統(tǒng)中。圖像預(yù)處理的硬件加速由Zynq芯片中的FPGA部分完成，視頻圖像采集，手勢分割，特征提取及識別等算法由AR

3、M處理器部分完成。這種設(shè)計方案能夠充分利用FPGA強大的并行運算能力與豐富的邏輯資源以及ARM在實現(xiàn)復(fù)雜算法和搭建操作系統(tǒng)方面的優(yōu)勢。本設(shè)計完成的主要工作包括:
　　(1)在Zynq芯片的可編程邏輯部分完成硬件工程的搭建，主要包括硬件加速IP核的生成與掛載，圖像傳輸通道的配置以及HDMI高清顯示等。其中，硬件加速IP核由高層次綜合工具Vivado HLS設(shè)計完成。
　　(2)在ZedBoard板上搭建嵌入式Linux系統(tǒng)，主