摘要
手势识别作为人机交互的重要方式，近年来受到越来越多的关注。
其中，基于视觉的手势识别由于其自然、直观、非接触等优点，成为该领域的研究热点。
本文首先介绍了手势识别的概念、分类和应用领域，接着重点概述了基于视觉的手势识别的研究现状，包括传统方法和基于深度学习的方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还讨论了手势识别在虚拟现实、智能家居、辅助医疗等领域的应用，并展望了未来的发展趋势。
关键词：手势识别；计算机视觉；深度学习；人机交互；应用
1.引言随着计算机技术的飞速发展，人机交互方式正经历着从传统的键盘鼠标到更加自然、便捷的交互方式的转变。
手势识别作为一种自然、直观且无需直接接触的交互方式，近年来受到越来越多的关注。
手势识别是指通过计算机视觉、图像处理等技术，对手势进行检测、跟踪、识别和理解，将其转化为计算机可以理解的指令或信息的过程。
根据识别对象的不同，手势识别可以分为静态手势识别和动态手势识别。
静态手势识别是指识别单个的手势姿态，而动态手势识别则侧重于识别包含时间序列信息的一系列手势动作。
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