回顾：人机交互中的手势的可视化解释
人机交互中的手势识别技术综述
人机交互中的手势识别技术综述摘要：手势识别技术是人机交互领域中的重要研究方向之一，它使用户能够使用自然、直观的动作与计算机进行交互。
本文综述了手势识别技术的发展历程以及在不同领域应用的现状和挑战。
首先介绍了手势识别技术的基本原理，包括手势采集、手势表示与编码以及手势识别与分类。
随后，探讨了手势识别技术在计算机视觉、虚拟现实、智能家居、医疗保健等领域的应用。
最后，分析了当前手势识别技术面临的挑战，并对未来发展方向进行了展望。
1. Introduction人机交互的目标是使用户与计算机之间的交互更加自然、高效、直观。
手势识别技术作为一种直观的交互方式，已经在各个领域得到广泛应用。
手势识别技术可以通过识别和解释使用者的手势动作，实现对计算机的控制。
例如，通过手势控制智能手机、电视遥控器、游戏设备等。
2. 手势识别技术的基本原理2.1 手势采集手势采集是指通过各种传感器或设备，如摄像头、深度相机、惯性传感器等，获取用户的手势动作数据。
其中最常用的手势采集方式是通过摄像头获取用户的手势图像，然后将手势图像转化为数字形式进行处理。
2.2 手势表示与编码在手势识别中，手势的表示和编码是一个重要的步骤。
手势的表示可以通过手势的轮廓、姿态、运动等特征来描述。
手势编码是将手势表示转化为计算机可以理解的形式，通常使用特征提取和降维技术。
2.3 手势识别与分类手势识别是指将用户的手势与预定义的手势模型进行匹配，从而确定用户的手势意图。
手势分类是将不同类型的手势区分开来，通常使用机器学习算法、神经网络等方法进行分类。
3. 手势识别技术的应用3.1 计算机视觉手势识别技术在计算机视觉领域有广泛的应用。
例如，通过手势识别技术可以实现手势操作电脑的功能，如在空中划动手势进行页面切换、放大缩小、旋转等。
此外，手势识别还可以用于视频监控系统中的行为分析与识别，例如识别危险行为、异常行为等。
3.2 虚拟现实手势识别技术在虚拟现实领域的应用也日益增多。
人机交互知识：人机交互中的动作与手势识别
人机交互知识：人机交互中的动作与手势识别随着信息技术的高速发展，人机交互已成为当前信息社会中的重要组成部分。
在人机交互过程中，动作与手势识别技术的应用越来越广泛，可以使人与计算机的交互更为智能和自然。
本文将从动作与手势识别的概念、原理和应用等方面进行介绍。
一、动作与手势识别的概念动作与手势识别指的是从人体运动和姿势中，自动地识别和理解人的意图和行为，并采取相应的措施进行响应和处理。
动作与手势识别技术不仅可以识别人体的运动状态，也可以识别人体的姿势和手势等信息。
二、动作与手势识别的原理动作与手势识别技术的原理主要包括传感器技术、算法和机器学习技术等。
传感器技术是动作与手势识别的关键技术之一，通过各种传感器(如摄像头、加速度计、陀螺仪等)获取人体的运动状态和姿势信息，然后将其转化为计算机可处理的模式。
算法和机器学习技术则是对传感器采集到的数据进行处理和分析，以实现动作与手势的识别和理解。
通常采用的算法和机器学习技术包括决策树、神经网络、支持向量机等。
三、动作与手势识别的应用动作与手势识别技术广泛应用于人机交互、虚拟现实、智能家居等领域，具有重要的应用和推广价值。
1.人机交互动作与手势识别技术可以有效地简化人与计算机之间的交互过程，让人与计算机之间的界面更为自然和智能。
例如，我们可以通过手势来控制电视机开关、音量和频道等，通过动作来控制电脑的鼠标和键盘等。
2.虚拟现实虚拟现实技术需要对人体的运动状态和姿势等信息进行快速、准确地获取和处理，以实现与虚拟环境的交互。
动作与手势识别技术可以有效地应用于虚拟现实中，例如人们可以使用手势与虚拟世界中的物体进行交互，或通过动作实现游戏中角色的行动。
3.智能家居动作与手势识别技术可以应用于智能家居中，通过人体运动和姿势等信息来自动控制家电设备的开关、调节灯光、调整温度等。
四、动作与手势识别技术的未来发展动作与手势识别技术的应用前景非常广阔，未来将在更多领域得到应用。
人机交互中的手势识别与交互设计技术
人机交互中的手势识别与交互设计技术人机交互是指人与计算机之间的信息交流与互动过程。
在人机交互中，除了传统的键盘、鼠标和触摸屏等输入方式外，手势识别与交互设计技术正在逐渐成为新的趋势。
手势识别技术能够通过对用户的手势动作进行分析和理解，将其转化为计算机可以识别和处理的指令，从而实现与计算机的智能交互。
在这篇文章中，我们将探讨人机交互中的手势识别技术及其在交互设计中的应用。
首先，手势识别技术是如何实现的呢？手势识别技术主要基于计算机视觉和模式识别的原理。
通过使用摄像头或深度感应器等设备，系统可以捕捉用户的手势动作，并转化为计算机能够理解的指令。
然后，通过对手势作出的形态、动作的速度、方向等特征进行分析和分类，系统可以识别出用户的意图，并做出相应的响应。
手势识别技术在人机交互中具有广泛的应用前景。
首先，它能够增加用户与计算机之间的互动性和自然度。
与传统的键盘和鼠标相比，手势识别允许用户直接使用身体语言与计算机进行交流，不再受限于硬件设备的复杂操作步骤。
例如，用户只需以手指在空中划过一个“播放”手势，便可以轻松控制计算机播放音频或视频。
这种直观、自然的交互方式为用户带来了更好的用户体验。
其次，手势识别技术能够增强交互的智能性。
通过分析手势的特征和动作，系统可以了解用户的意图，并做出相应的反馈。
例如，当用户用手指在屏幕上划动时，系统可以识别这是一种滑动手势，并相应地调整屏幕内容的滚动速度和方向。
这种根据用户意图进行智能适配的交互方式，大大提高了用户与计算机之间的沟通效率。
除了在智能手机、平板电脑等移动设备中的应用，手势识别技术还可以在更多的领域发挥作用。
在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术中，手势识别可以代替传统的控制器，使用户能够以更自然的方式与虚拟世界进行交互。
在医疗领域，手势识别技术可以用于手术操作的辅助，为医生提供更精准和可靠的手术指导和控制。
在教育领域，手势识别技术可以用于教学演示，帮助教师更好地与学生互动，促进知识的传授和学习效果的提升。
人机交互中的手势识别技术
人机交互中的手势识别技术人机交互已经成为现代科技领域中的重要研究领域之一。
而手势识别技术，作为人机交互的一种重要方式，正逐渐得到广泛应用。
本文将探讨手势识别技术在人机交互中的应用现状以及未来发展趋势。
一、手势识别技术的定义和原理手势识别技术指的是通过对人体姿势和动作的识别，将其转化为与机器进行交互的指令。
手势识别技术的基本原理是通过采集和分析人体的运动特征，如手指的位置、角度和运动轨迹等，通过模式识别等算法来识别不同的手势，并将其与相应的功能关联。
手势识别技术的发展得益于计算机视觉、模式识别、机器学习等相关领域的进步。
二、手势识别技术的应用领域1. 移动设备交互手势识别技术已经广泛应用于移动设备交互中，如智能手机和平板电脑等。
用户可以通过手势进行屏幕操作，如滑动、缩放和旋转等，实现直观、自然的交互体验。
手势识别技术使得移动设备的操作更加便捷高效。
2. 虚拟现实和增强现实手势识别技术在虚拟现实和增强现实领域具有重要价值。
用户可以通过手势进行虚拟场景的导航、对象的选择和操作等，提供身临其境的沉浸式体验。
手势识别技术的应用还可以拓展到医疗康复、游戏娱乐、教育培训等领域。
3. 智能家居与自动化手势识别技术为智能家居与自动化领域提供了更加便捷的交互方式。
用户可以通过手势控制家居设备的开关、调节温度和光照等，实现智能化的居住环境。
手势识别技术的应用还可以推动智能医疗、智能交通等领域的发展。
三、手势识别技术的挑战和未来发展尽管手势识别技术已经取得了显著的进展和应用，但仍然存在一些挑战。
首先，手势识别技术需要准确地捕捉和解析复杂的手势动作，对传感器和算法的精度要求较高。
同时，不同用户的手势习惯和风格也会对手势识别的准确性产生影响，需要进行个性化的模型训练和优化。
未来，手势识别技术将继续发展和完善。
一方面，随着传感器技术的进步，手势识别系统将更加小巧、灵敏和精确。
另一方面，结合深度学习和人工智能等技术，手势识别模型的准确性和智能化将得到进一步提升。
人机交互知识：人机交互中的触摸交互和手势控制
人机交互知识：人机交互中的触摸交互和手势控制随着科技的不断发展，人机交互也变得越来越多元化。
触摸交互和手势控制已经成为了人们生活中最为熟悉的交互方式之一。
本文将从触摸交互和手势控制两个方面来介绍人机交互知识。
一、触摸交互触摸交互是指利用手指或手掌在触摸屏幕上进行输入和操作的一种交互方式。
它具有简单直观、易于学习、操作速度快等优点，成为现代智能手机等设备的主要交互方式之一。
触摸交互可以分为以下几种：1.单点触摸：指利用一只手指在屏幕上进行点击、拖动等基本操作的方式。
它是最基础的触摸交互方式，常用于打开应用、翻页等简单的操作中。
2.多点触摸：指利用两只或更多的手指在屏幕上进行同时操作的方式。
常用于放大缩小、旋转等操作中。
3.滑动：指利用手指在屏幕上进行快速移动的方式。
常用于翻页、切换界面等操作中。
4.长按：指将手指长时间按在屏幕上的操作方式。
常用于调出菜单、删除应用等操作中。
5.双击：指用手指双击屏幕的操作方式。
常用于放大某个区域、打开应用等操作中。
二、手势控制手势控制是指利用手部动作进行控制的交互方式。
它比触摸交互更加自然，能够提高操作的准确性和效率，成为了一些高端设备，比如虚拟现实设备的主要交互方式之一。
手势控制可以分为以下几种：1.旋转手势：由两只手指同时进行旋转的操作方式。
它常用于虚拟现实游戏中，用于控制角色或道具的旋转。
2.捏合手势：由两只手指同时进行捏合的操作方式。
它主要用于缩小或放大画面。
3.横向滑动手势：由手指在屏幕上进行左右滑动的操作方式。
它常用于切换页面。
4.上下滑动手势：由手指在屏幕上进行上下滑动的操作方式。
它常用于查看屏幕内容或者翻页。
5.挥动手势：由手臂或手腕进行摆动的操作方式。
它常用于通过虚拟现实设备进行游戏或者体感交互。
以上是手势控制的一些常见方式，不同设备和不同场景下，手势控制的方式也会有所不同。
三、总结随着人机交互技术的不断进步和普及，触摸交互和手势控制已经成为了人们生活中必不可少的一部分。
人机交互技术中的手势识别技术应用教程
人机交互技术中的手势识别技术应用教程手势识别技术在人机交互领域中扮演着重要的角色。
它通过识别和解释人类肢体动作，使人们能够以自然的方式与计算机进行交流和操作。
本篇文章将介绍手势识别技术的基本原理和应用教程。
一、手势识别技术的基本原理手势识别技术基于计算机视觉和机器学习等领域的研究成果，旨在通过对人手的动作进行分析和解释，实现与计算机的交互。
手势识别的基本原理可分为以下几个步骤：1. 数据采集：使用摄像头捕捉人手的图像数据，通常要求摄像头具备较高的分辨率和快速的帧率，以保证准确捕捉到手势细节。
2. 预处理：对采集到的图像数据进行处理，包括去噪、平滑、边缘检测等操作，以提高后续算法的性能。
3. 特征提取：从预处理后的图像中提取与手势相关的特征信息。
常用的特征包括轮廓、手指位置、手指运动轨迹等。
4. 手势分类：使用机器学习算法对提取到的特征进行分类，判断手势的类型。
常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
5. 手势识别：根据分类结果，确定最终手势的类型，并执行相应的操作。
例如，将手势识别为“放大”手势，则进行屏幕放大操作。
二、手势识别技术的应用教程手势识别技术在许多领域都有广泛的应用，包括智能手机、虚拟现实、智能家居等。
1. 智能手机应用手势识别技术可以使智能手机的操作更加人性化和便捷。
例如，通过手势识别可以实现智能手机的解锁、调整音量、拍照等操作。
以拍照为例，当用户向相机做出点击的手势时，手势识别技术可以识别该手势，并自动拍摄照片。
2. 虚拟现实应用手势识别技术在虚拟现实（VR）领域也有重要的应用。
通过识别用户手势，可以实现虚拟现实场景中的互动和操作。
例如，在虚拟游戏中，用户可以通过手势来控制角色的移动、攻击等动作。
3. 智能家居应用手势识别技术在智能家居中的应用也越来越广泛。
通过手势识别，用户可以通过简单的手势控制家居设备的开关、调节灯光亮度、调整温度等。
例如，用户可以通过划手势来控制窗帘的开关，通过掌心向上的手势来打开灯光。
人机交互中的手势识别与交互设计研究
人机交互中的手势识别与交互设计研究随着移动设备和智能家居的普及，人机交互的方式越来越多样化，手势识别和交互设计成为了研究的热点。
本文将从手势识别的基本技术、交互设计的原则等方面进行探讨和总结。
一、手势识别技术手势识别技术是人机交互中的重要组成部分，它将人类语言非语言交流转化为计算机可读的数字信号，为计算机自然的感知和理解人类语言提供了重要支持。
手势分类：手势识别技术可以根据手势的动作类型进行分类，主要包括静态手势和动态手势两种。
静态手势是指由静止的手部姿态形成的手势，如界定手指，手掌展开。
动态手势则是指由运动姿态形成的手势，如握拳，挥手。
手势识别技术的分类：根据识别手势的原理可以将手势识别技术分为两大类：基于感知的手势识别技术和基于用户行为的手势识别技术。
基于感知的手势识别技术又可分为基于图像处理的手势识别和基于传感器的手势识别。
基于图像处理的手势识别：采用摄像头或者红外传感器等设备对手势进行采集，通过图像处理技术对手势信息进行提取和处理，最终得到相应的手势标志。
例如，针对一些静态手势如“OK”“PEACE”等姿势，可以采用基于局部特征点的算法，根据图像信息对手部关键点进行定位识别。
基于传感器的手势识别：使用加速度计、陀螺仪和磁力计等传感器获取手部运动姿态信息，通过对运动数据进行处理，最终得到相应的手势符号。
传感器的使用能够较好地处理一些复杂的动态手势。
基于用户行为的手势识别技术：基于用户行为的手势识别技术则是针对人类解决使用成本的问题，通常需要利用用户交互数据来进行识别，这些数据可能是用户的语音记录、输入的文本信息等。
二、交互设计交互设计是指在进行人机交互设计的过程中，如何使界面设计更加符合用户的操作习惯和感知习惯。
在人机交互中，交互设计是至关重要的一环，好的交互设计能够让用户体验到更加自然、简单的操作体验，有效的提高用户操作效率和用户满意度。
下面对交互设计的常见原则进行一下总结：一、设计简洁易用的交互接口一个简洁易懂的界面可以使操作变得更加自然和舒适。
手势解析及在人机交互中的应用
手势解析及在人机交互中的应用随着计算机技术的不断发展，计算机键盘输入已经不再能够满足用户的需求。
近几年，越来越多的计算机设备和应用程序都开始支持手势解析。
这些设备和应用可以识别以及控制人的手势，用手势来操作计算机。
手势解析（ gesture recognition）是一种技术，通过捕捉人体动作，识别和解释人体动作来实现人机交互。
它是将计算机技术与生物学科结合在一起，用技术来实现自然和舒适的操作系统。
它是一种使用特定系统来识别手势动作人体行为的技术。
手势解析所应用的设备分为接受设备和检测设备。
接受设备是处理手势识别数据的设备，它包括多媒体计算机，摄像机，传感器等；检测设备是用来捕捉人体动作并传送给接收设备的设备，它包括手势传感器，摄像头等。
手势解析可以用来实现人机交互，针对不同场景，可以使用不同的手势解析系统和技术。
举例来说，可以使用红外信号技术来构建手势传感器系统，它以接近通用的方式传感人体和机器的行为，利用计算机的核心技术，结合统计学方法进行多目标机器运动识别，能够实现多种形式的手势解析。
在安全领域，手势解析也被广泛应用，如智能家居、智能安防。
比如，智能家居系统可以通过手势来实现家庭安防监控，通过摄像头和检测传感器来识别不同成员的不同手势，实现人机交互，使用户更加安全可靠。
此外，手势解析还可以用于识别对象，用于智能家居中的定位导航，或者智能安防领域的监控系统，可以用它来进行人脸识别，识别物体等等。
从上面可以看出，手势解析在人机交互中能够发挥重要作用，当然，其前景也是很广阔的。
未来，手势解析技术将被用在更广泛的领域中，更多的应用程序将支持手势解析技术。
而随着硬件技术的发展，智能家居应用也会受益，将会使用户体验得到极大改善。
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本科毕业设计（论文）外文参考文献译文及原文学院机电工程学院专业数字媒体技术年级班别2008级（1）班学号3109000746学生姓名李林钢指导教师冯开平2013年6 月目录译文：回顾：人机交互的手势的可视化解释 (1)1 引言 (1)2手势建模 (3)2.1定义手势 (3)2.2手势分类 (5)2.3 手势的暂时性模型 (5)2.4空间建模手势 (6)3手势分析 (7)原文： Visual Interpretation of Hand Gestures for Human-Computer Interaction:A Review(见同名文献) .................................................. 错误！未定义书签。
1 INTRODUCTION .......................................................................... 错误！未定义书签。
2 GESTURE MODELING ................................................................ 错误！未定义书签。
2.1 Definition of Gestures .......................................................... 错误！未定义书签。
2.2 Gestural Taxonomy ............................................................... 错误！未定义书签。
2.3 Temporal Modeling of Gestures ........................................... 错误！未定义书签。
2.4 Spatial Modeling of Gestures ............................................... 错误！未定义书签。
3 GESTURE ANAL YSIS ..................................................................................... 错误！未定义书签。
译文：回顾：人机交互的手势的可视化解释1 引言随着计算机在社会的大量涌入，人机交互（HCI），已经成为我们日常生活中越来越重要的一部分。
人们普遍认为，计算，通信和显示技术的进步，甚至进一步，现有的人机交互技术可能会成为可用信息流的有效利用率的一个瓶颈。
例如，最流行的人机交互模式是基于简单的机械装置的键盘和鼠标。
这些设备已发展到很家喻户晓，但它有固有的限制，就是在我们跟计算机进行交互的速度和自然性方面。
随着新的显示技术的出现，例如虚拟现实[2] ，[78]，[41]，此限制已变得更加明显。
因此，近年来向新颖的设备和技术发展的研究已经有了一个巨大的推动，这将解决这个人机交互的瓶颈。
一个长期一直在人机交互的尝试就是要迁移到“自然”，也就是指人类借助人机交互与对方沟通。
有了这个动机，自动语音识别一直都保持着几十年来的研究课题的地位。
语音识别已经取得了巨大的进步，几个成功商业化的演讲接口的已经部署[75]。
然而，只是在最近几年来才增加了将人和人的交流方式引入人机交互中，这包括了以人的手臂，或手的运动为基础的一类技术。
人类的手势是人与人之间的非言语互动的一种手段。
它们的范围从简单的行动，用我们的手来指向和移动对象到更复杂的表达我们的感情，从而能够让我们与他人进行沟通。
为了在人机交互中利用手势，有必要提供方法，使手势可以被计算机解释。
手势的人机交互解释要求的人的手，手臂的动态和/或静态的配置，甚至是对人体的其他部分时，是可被机器所测量的。
第一次尝试来解决这个问题的时候引出了机械装置用来直接测量的手和/或手臂的关节角度和空间位置。
所谓的手套的是这一组设备表现力最好的[9]，[32]，[88]，[70]，[101]。
手套基于手势界面，要求用户穿戴笨重的装置，一般通过电缆将设备连接到一台计算机。
这阻碍了与该用户可以与计算机控制的环境中进行交互的易用性和自然性。
即使使用这种特定的设备可能是合理的一个高度专业化的应用领域，例如在一个虚拟现实环境中模拟手术，“日常”的用户肯定会对这样繁琐的接口工具望而却步。
这催生了活跃的研究朝着更“自然”的人机交互技术。
潜在的，任何的笨拙地使用手套和其他设备是可以克服的，也就是使用以视频为主的非接触式交互技术。
此方法建议使用一组的视频摄像机和计算机视觉技术用来解释手势。
在这方面所产生的基于视觉的接口的无阻碍性导致了在最近的活动的一个新突破。
在计算机视觉技术的最新进展中，可能促成这种兴趣不断增加的其他因素，包括快速计算的实现，使得实时视觉处理是可行的。
很多方法已被应用到人机交互手势的视觉解释的问题，如将在以下各节中看到。
许多这些方法已被选用和实施，使他们专注于一个特定方面的手势，比如，专人跟踪，手的姿势估计，或手的姿态分类。
在一些特定的应用程序，如用手指作为指针来控制电视，或美国手语解释的背景下，已经开展了许多研究。
直到最近，大多数基于视觉的手势人机交互工作一直侧重于静态手势或姿势识别。
多种型号，其中大部分直接取自一般物体识别方法，已被用于这一目的。
手的图片，几何矩，轮廓，剪影，3D手骨架模型是几个例子。
然而，在最近一年中，才产生了结合手势的动态特性的兴趣。
其基本原理是动态手势动作和手的运动传递尽可能多的意义，他们的手势一样。
已经提出了许多方法，包括从全局手动分析，独立的指尖运动分析，手势分析。
基于视觉的手势分析的推动下，需要开发更自然，高效的人机接口，有关的各种研究也因此获得了快速增长。
这些研究报告分布在不同的文献中，但是有时候他们的研究角度和阐述会产生一定程度的混乱。
因此，有越来越多的需要去调查最先进的基于视觉的手势识别，和去系统分析基于视觉的手势的人机界面的进展。
本文试图汇集在它作用的不同的人机交互背景下，视觉手势解释的最新进展。
我们以对手势识别系统的通常看法为基础，将后面的讨论分成了以下的几个部分，开展了调查：•手势建模（第2节）•手势分析（第3节）•手势识别（第4节）•基于手势的系统和应用程序（第5）识别任务（在一个研究中或清晰或隐约被考虑到）的第一阶段是选择一个模型的手势的数学模型可以同时考虑空间和时间特性的手和手势。
我们致力于手势建模问题深入讨论。
用于建模的方法，解释手势的性质和证明性能起着举足轻重的作用。
一旦决定了模型之后，分析阶段从单个或多个视频输入流中提取图像的特征，作为计算模型的参数。
这些参数构成手部姿势或轨迹，取决于所使用的建模方法的一些描述。
参与分析的重要问题是手势定位，专人跟踪，以及选择合适的图像特征。
我们在第3节中讨论这些和其他问题的姿态分析。
其次是手势识别模型参数的计算。
在这里，会有参数的分类和解释公共的模型，也许是一些语法规则约束。
语法可以反映的不仅仅是内部语法的手势命令，但也可能与其他通信模式，如讲话，目光，表情手势的互动。
评价中的一个特定的手势识别方法包括精确度，健壮性和速度，以及不同类别的手/手臂的动作，它涵盖变化的数量。
我们调查了在第4节的各种手势识别方法。
做手势识别的研究报告的一个主要动机就是去研究各种应用程序使用手势的可能性，旨在在人和各种计算机控制的监视器之间的一个自然的互动。
其中的一些应用已被用来作为定义手势识别的基础，因此可以有目的地，制定相关的计算机视觉问题。
在第5章中，我们将调查一些报告，以及其他潜在的可视化解译手势的应用虽然在手势识别中的目前的进展是令人鼓舞的，需要进一步的理论和计算的进步手势之前，可广泛用于人机交互。
我们讨论一些手势识别，包括在第6章提及的人机交互模式的整合与研究方向，以及第7章的结束语。
2手势建模为了系统地讨论本文提及的手势解释，重要的是要首先考虑的是什么类型的手势。
事实上，一个手势的人机交互界面的范围，直接关系到适当的手势建模。
如何模拟手势主要取决于预期的应用程序内的人机交互上下文。
对于一个给定的应用程序，非常粗糙和简单的模型，就足够了。
然而，如果目标是一个类似天然的交互则必须建立一个模型，它允许许多不是自然的手势来解释计算机。
以下讨论将围绕解决人机交互的手势建模的问题而展开。
2.1定义手势人机交互框架之外，手势不能很容易地定义。
如果它们存在，特别是关于对人的手和身体动作的通信方式。
在韦伯斯特的词典中，手势定义为“....的四肢或身体作为表达的手段的一种运用，即一个通常表达或强调一个想法，情绪，或态度的身体或四肢的运动”。
心理和社会的研究往往以缩小这种宽泛的定义，主要讨论人的表达和社会互动。
然而，在人机交互领域的手势的概念是有所不同的。
在一台电脑控制的环境中，要求使用的人的手来执行任务，模仿手的自然使用作为一个操作者，或使用在人机交流中（通过手势对计算机/机器功能的控制）。
以前定义手势，在另一方面，是很少的，如果有的话，关注同前所述使用人的手（所谓实用的手势[48]）。
手势是一种通信手段，类似于口语。
对于生产和感知手势，可以因此使用常见的在口语语言识别领域的一个模型来描述[85]，[100]。
该模型的解释，适用于手势。
根据该模型，手势起源于一个进行手势的人的心理概念，可能是在配合讲话。
手臂和手的运动，就像通过人的声道的气流变化——讲话一样，起到了表达的作用。
此外，观察者发现手势实际上是一种用来用已有知识解释事物的虚拟手势图像的流。
手势的生产和感知的模型也可以归纳成以下表格：H = T hg G (1)V = T vh H (2)V = T vh(ThgG) = T vg G (3)变换T.可以被看作是不同的模型：Thg是手或手臂的运动给定的手势G的一个模型，Tvh是一个可视化的图像的手或手臂动作的模型H，Tvg描述的是在给定手势G的条件下，视觉图像V的是如何形成的。
这些模型是参数化的，参数属于其各自的参数空间07。
根据这种记法，可以说，用视觉解释手势的目的是使用一个合适的手势模型，从可视的图像V去反推断手势，使用一个合适的模型T vg，或在视觉手势解释的背景下，在考虑下面的定义中它可能是有用的：每次手势的实现就可以被看作是一个模型参数空间中的轨迹。
例如，在执行一个手势的过程中，人的手的位置在3D空间中描述了一种在这样的空间中的轨迹图。
手势定义的随机属性的肯定他们的自然风貌：相同的手势不存在两个不同的表现，这将导致同样的手和手臂的运动或同样的的视觉图像。
时间间隔的呈现，暗示了姿态的动态特性。