在过去几十年中，计算机技术飞速发展，在各行各业中，计算机都给人们带来便捷，人们己经与计算机密不可分，其中，人与计算机的信息交互是必不可缺的一步。人机交互最常见模式是依赖于简单的机械装置，即键盘和鼠标，真他的还有诸如触摸屏等。尽管上述交互方式广泛存在于人们的日常生活中并被熟练使用，我们还是不禁要想，是否还有更自然，更符合人类习惯的人机交互方式，其中一种主流趋势就是手势识别技术。
手势识别与AR
手势是一种人类的基本特征，是人际交往过程中不可缺少的一部分。手势识别技术的发展，为人与机器或其他设备的交互提供了可能。根据手势在时间和空间上的差异，手势可分为静态手势和动态手势，对静态手势的研究主要考虑手势的位置信息，而研究动态手势除了要考虑手势空间位置变化，还需要考虑手势在时序中的变化规律。随着科技的发展，对手势识别技术的研究已经成为热口课题，基于手势识别技术的应用也开始渗透到人们生活的方方面面，这是一项技术走向成热的标志。同时，手势识别技术无论是在手势样本的采集，还是手势设计上都有自己的优势，手势识别的深入研究有着很重要的意义。手势识别技术主要有下面几个应用领域：
人机交互。手势取代传统的敲击键盘或点击鼠标作为输入来控制自己的计算机，能够使人与机器之间的交互湿得更加智能化、自然化，而且可将人们在日常生活中所获得的经验，直接运用到交互活动中，能够充分提高虚拟世界中的可操作性，并且可在虚拟世界中完成更加复杂的任务。近年来，电子游戏开始逐渐进入我们的生活，并成为人们日常必不可少的一部分，尤其是虚拟现实技术的发展，如何将手势控制加入虚拟现实中，也是当前一个非常重要的研究方向。
手势操控
安全驾驶。将手势识别应用到先进驾驶辅助系统中，可在一定程度上提高驾驶的安全性，驾驶员可通过ADAS，使用手势来控制汽车内部的各种功能，或者改变车内各种参数，从而将更多的注意力放在马路上，可减少交通事故的发生。在年CES展上，宝马在最新款巧上加入了AirTouch人机交互技术，这是手势控制功能首次应用在量产车型上，通过手势控制系统，驾驶员可
手势识别与辅助驾驶
在直视前方道路时，使用手势操控部分系统功能，简单易上手。手势控制的传感器位于车内后视镜前方的车顶部位，将手伸到档把上方，高度大约在出风口前方的时候，传感器就可识别手势。
手语认知。手语是聋哑人表达自我的主要方式，但对于未经过手语训练的人，理解这种语言却并非易事。将手势识别技术应用到手语认知上，将大大提高聋哑人与普通人的交流。
机器控制。手势也可用于智能机器人的控制中。随着人工智能的发展，家用机器人或者智能家电等将逐渐普及到千家万户，使用手势控制取代传统的按键或者触摸屏控制，将会使用户感到更加自然。随着技术的发展，无人机这一从上世纪20年代开始兴起，主要用于军事的产品，逐渐走向民用化，在人们的日常生活中变得越来越普及。目前，无人机最主要的控制方式为通过标准遥控杆控制，某些机型也支持通过智能手机控制，通过手机的倾斜、旋转等动作，改变无人机的飞行角度与方向。人们也不禁要想，是否存在更方便、更自然的控制方式，答案就是手势控制。
为了识别手势，首先要将手势信息输入到计算机中。输入方式多样，目前主流的方法有下几种：使用数据手套、借助加速度传感器、使用特殊标记和基于于视觉的手势识别。
基于数据手套的手势识别。将集成传感器的可穿戴手势输入设备与用户肢体连接，可直接获取用户的肢体运动信息，然后将运动信息转化为数字信号传送到计算机中集中处理。数据手套是使用一种典型的手势输入设备，其中含有多个传感器件，能够准确获取用户手的位置和手指指向。由于获取信息准确，数据手套能够获得很好的识别效果。尽管基于可穿戴设备的手势识别数据获取简单、准确，识别率高，但是数据手套及其附属的连接线会给使用者带来不便，影响人与机器之间正常的交流同时手套的价格对普通消费者来说也较昂贵。
基于特殊标记的手势识别。针对数据手套价格过高的缺点，一些研究者通过在手上做标记，简化了手势识别过程。
基于加速度传感器的手势识别。加速度传感主要用于手势运动过程中的姿态分析，同时可用于手势的跟踪与手势轨迹的识别。年，IBM推出了一款装置，可自动感知玩具和常用工具的运动状态。年，任天堂通过改进普通游戏手柄，实现了在游戏场景中融入用户的肢体运动，使用户的游戏体验获得极大的提高。
基于视觉的手势识别。由于基于可穿戴设备的手势识别具有固有缺陷，学者开发了基于视觉的手势识别系统。在这类系统中，首先通过单目或双目摄像头获取手势图像顿序列，然后对图像序列进行一系列处理，分割出手势区域并获取手势的基本信息，最后将其与预先训练好的手势信息进行特征匹配，达到手势识别的目的。因此，基于视觉手势识别的研巧者们主要将精力放在手势分割、手势特征提取及手势特征的匹配与识别算法的改进上。
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