随着科学技术的发展,人们的生活正步入计算机网络的云时代,其标志性的现象就是各类智能终端设备的不断涌现,它使人机交互的方式正发生着深层次改变。在计算机视觉领域,人机交互一直是众多科研人员和学者的研究热点所在,其目的是促进人与机器交互过程中最大限度地智能化、便捷化、安全化,从过去的有线输入设备到现在的无线输入设备,从以前的人工控制到当前的智能化操作,从曾经的扫描识别到如今的自动识别,均是人机交互方式发生质的飞跃的重要见证。本文主要研究基于单目视觉条件下对人手手势的运动状态的跟踪检测,目的是通过对人手运动状态的识别来实现鼠标的虚拟化操作。由于人手具有灵活性强和表达范围广的特点,所以本文将人手在运动方向上的跟踪与识别作为重点,采用先基础理论后实践操作的方法进行。在基础理论部分,本文首先对当前计算机视觉领域国内外研究成果进行分析讨论,引出研究意义所在;其次是对用于手势识别的基础知识进行学习研究,为后续的系统设计提供理论依据;在实践应用部分,通过搭建实验平台,完成对获取的手势图像进行预处理和运动手势检测识别,实现模拟鼠标的应用研究。实时运动手势实质上是在时间序列上的每一帧手势图像的组合,对手势轨迹的识别也就变成了对每一帧间手势图像的跟踪。在对手势图像预处理过程中,本文采用了基于肤色的分割方法将人手从获取的图像进行分离,然后进行平滑处理。肤色分割过程中,本文介绍了RGB、HSV和YCb Cr三种颜色空间建立的方法,通过实验操作和分析对比三者之间的特点,选取了HSV建立肤色空间,效果相对较好。图像平滑处理时本文采用高斯滤波来滤除手势图像中与人手肤色不相符的噪声,经平滑处理后的图像手势轮廓清晰,干扰较少。在实时手势识别和应用研究部分,对于手势的运动的检测所采用的算法为Camshift算法,而对手势识别部分采用DTW动态时间规划法来对手势进行识别,因此具有较强的稳定性。最后通过手势运动检测结果调用鼠标控制函数,实现手型的变化和手势的左右上下移动对鼠标的单击和指针移动操作。