随着人类文明程度和人们生活水平的不断提高以及计算机科学技术的发展,人机交互技术成为当前信息产业竞争的焦点。人们希望未来人机之间的信息交互能够做到像人与人之间的信息交互一样自然、准确和快捷。自然人机交互是使计算机能够通过自然、友好的交互方式准确识别、理解和执行交互对象表达的内容、思想和意图。手势是一种自然直观的人机交互模式,随着移动计算机技术的发展和逐步普及,基于可穿戴设备的手势交互成为当前人机交互领域的研究热点。目前主流的手势识别研究通常采用图像处理的方法。由于该方法对于一些外部环境和人群场所有着较强的依赖性和局限性,难以取得突破性进展。本文结合自然人机交互模型等相关知识对基于三维加速度传感器的手势识别进行研究。主要研究工作如下：首先,介绍了人机交互的相关知识,并对自然人机交互的手势研究在国内外的发展现状进行了综述。结合自然人机交互的特点设计了一组手势交互动作,并介绍基于加速度传感器的手势动作采集方案。通过数据解析分析了通过采集主手腕的三维加速度信号进行手势动作识别的有效性。针对手势信号的不稳定性和相似性等问题,提出了一种基于加速度传感器的实时手势信号检测和识别方案。手势加速度信号经自动检测和预处理后,构造离散隐马尔可夫模型进行手势识别。在理论研究的同时,通过实验分别对特定人和非特定人的手势数据进行分析,证明本文设计的方案对于手势动作的识别有效性和广阔的应用前景。