摘要
手势识别与跟踪作为人机交互领域的关键技术，近年来受到广泛关注。
OpenCV作为一个开源计算机视觉库，为手势识别与跟踪提供了丰富的工具和算法支持。
本文首先阐述手势识别与跟踪的概念及意义，接着回顾基于OpenCV的手势识别与跟踪技术发展历程，分析比较不同方法优缺点。
然后，详细介绍主流手势识别算法，包括基于模板匹配、统计模型和深度学习等方法，并探讨手势跟踪算法，如MeanShift、CamShift和基于特征点跟踪等。
最后，总结现有研究成果，展望未来发展趋势，指出基于OpenCV的手势识别与跟踪技术在人机交互、虚拟现实、智能监控等领域的广阔应用前景。
关键词：手势识别；手势跟踪；OpenCV；计算机视觉；人机交互
#1.1手势识别
手势识别是指计算机理解和解释人类手势的能力，通过分析手势图像或视频序列，将其转换为计算机可处理的语义信息。
手势识别可以分为静态手势识别和动态手势识别两种。
静态手势识别主要识别预定义的静态手势，例如不同的手势字母或数字。
动态手势识别则侧重于识别包含时间信息的连续手势动作，例如挥手、握拳等。
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