應該說，基於視覺的手勢識別是當前涉及圖象處理、模式識別、計算機視覺等領域的一個比較活躍的課題。它具有很廣泛的應用價值，如果用手勢識別作爲一種新的輸入媒介，代替鼠標鍵盤輸入，將是設備輸入的又一次巨大的進步，會給用戶帶來全新便捷的操作體驗。
手勢識別最開始需要做的是對圖像進行預處理，以及手勢分割，及對手勢特徵的提取。
1、手勢特徵提取：（手勢分割）
預處理：膚色提取、膨脹操作、填滿被白色包圍的黑色區域、腐蝕、移除面積小的白色獨立區塊
分辨手勢：腐蝕、膨脹、與模板手勢做與運算、移除小面積白色區域、分辨指尖個數
手勢分割的方法包括以下幾種：
其中基於顏色信息的膚色識別、手勢分割從編程角度看較爲簡單，主要是進行相應維度中數值的比較。主要方法有如下幾種：
膚色檢驗方法：http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/7439625
該文章中共提供了五種膚色檢驗的方法，不過都是基於顏色空間的，具體如下所示：
第一種：RGB color space
第二種：RG color space
第三種：Ycrcb之cr分量+otsu閾值化
第四種：YCrCb中133<=Cr<=173 77<=Cb<=127
第五種：HSV中 7<H<29
作者介紹基於顏色信息的膚色檢測仍需要濾波操作，因爲檢測結果中有許多瑕疵。有機會對其進行檢驗。
改進的手勢分割方法：利用YCbCr顏色空間和基於高斯模型的膚色建模對膚色進行提取，並通過圖像差運算進行運動信息
分析去除圖像中的類膚色背景。該方法保證了在複雜背景下手勢分割的準確性。
目前瞭解的手勢分割方法有以上幾種。由於剛接觸計算機視覺方面的內容，很多基本概念不清楚，如有不正確的地方請多多指教。