手势识别技术是当今人机交互领域的一项关键技术,这项技术涉及领域广泛,如模式识别、智能分析、三维图像处理、计算机视觉等领域。手势以其直观、自然和易于学习的人机交互的优势和不需要专门的硬件配合的情况下实现智能化的信息交换和处理,受到越来越多学者的青睐和学术界的关注。本文主要阐述了单目视觉下对手势识别技术的研究和在智能餐桌领域的应用,由无线摄像头捕获用餐者在餐桌转盘外边缘做出的多种转动手势,采用手势识别技术识别手势类型,调速控制单元根据不同手势类型控制电动机发出加速、减速、反转、停止等命令,实现餐桌的智能旋转。本文的组织结构安排如下：首先阐述了研究手势识别的背景和意义,通过人机交互概念引出手势识别的重要性,再总结了近年来国内外手势识别技术的发展现状和目前市场上出现的旋转餐桌不够智能和旋转的速度、暂停的时间不能满足每一个用餐者的实时需求的问题,再结合手势识别技术提出用餐者手势指挥餐桌旋转的思路和构想。其次,在接下来的两个章节分别详细地阐述了静态手势识别的图像处理步骤和思想以及动态手势识别的步骤和思想。静态手势识别的研究对象是手的姿态和单个手形,比如手指的伸直或弯曲,手指的个数、指尖所指的方向等等,通过计算机处理一幅手势图像就可以得到这幅图像代表的意义。动态手势识别的研究对象则是一组连续的手势动作,它是由一系列静态手势组成的,不仅要识别各个手势图像,还要识别手的运动趋势和规律,从而在这组连续的手势图像中识别出整个手势动作的意义,就困难程度来说,动态手势识别的技术难度相对要高一些。再次,在前几个章节的基础上运用理论与实践相结合的方法,对用餐者的手势识别控制餐桌旋转的应用进行了实验,采用静态手势识别方法分别对用餐者的手势进行图像采集、空间转换、灰度化处理、图像平滑和二值化处理,并提取图像特征,采用模板匹配的方法实现了手势分类,实验结果证实了这种算法的成功性,也弥补了传统旋转餐桌智能性不足和旋转不稳定的问题,满足用餐者的智能转动需求。最后对整篇论文进行总结和展望,并提出今后的改进方向。