在基于手势的人机交互过程中,手势的实时动态性跟踪已成为实现人机交互过程的关键一步。而人手是复杂的变形体,并且手势本身具有多态性和不确定性,使得手势跟踪易受手势姿态变化、肤色干扰、手势遮挡以及跟踪背景环境复杂等因素的影响,会出现跟踪漂移和跟丢的现象。因此,如何对复杂的动态手势进行准确实时的跟踪成为手势交互过程的一个重要研究内容。论文从实时高效的手势交互的角度出发,结合人手本身具有的易变形特性,利用视频感知哈希、关键帧提取、目标检测等相关技术,对复杂背景下的基于视频感知哈希的手势跟踪方法开展了研究,使算法具有实现简单、计算量小、耗时少、跟踪准确的优点。主要研究工作如下:1.针对现有手势跟踪方法普遍存在的手势目标跟踪精度不高、实时性差、鲁棒性差等问题,提出一种基于关键帧和感知哈希的动态手势跟踪方法。首先对视频文件进行分帧和关键帧提取,得到一组关键帧序列;然后利用视频感知哈希技术分别对关键帧和模板进行感知特征提取并生成哈希值;最后通过汉明距离比较关键帧与模板的相似性,从而对手势目标进行实时跟踪,并采用一种在线的自适应模板更新方法,保证手势目标的持续性跟踪。实验结果表明,该方法能大大降低现有手势跟踪方法的跟踪耗时,能对动态手势进行准确连续的跟踪,并满足手势目标跟踪的鲁棒性和实时性。2.针对现有感知哈希跟踪方法在手势目标发生遮挡、旋转时,易出现目标跟踪漂移和目标丢失等问题,提出一种融合目标检测和感知哈希的动态手势跟踪方法。首先通过肤色检测和运动检测方法自动获取手势目标区域,实现手势目标的初始化;然后在图像的离散傅里叶变换(DFT)中提取可以代表原图像内容的离散余弦变换(DCT)系数,并生成可以代表手势目标内容的感知哈希序列;最后利用汉明距离比较模板与手势目标的相似性,实现手势目标的持续性跟踪。实验结果表明,该方法与现有感知哈希跟踪方法相比,能够对手势跟踪过程中出现的目标旋转与遮挡、跟踪漂移、目标丢失后再跟踪等问题进行有效的解决,该跟踪方法效率高,满足鲁棒性和实时性要求。