手是人类的重要器官之一,手部受到损伤会严重影响人们的正常生活,手部外伤、痉挛和中风是引起手部功能性障碍的主要原因。目前对手部功能的恢复主要依赖于专业医护人员的训练或按摩。研究表明,及时进行有效的康复训练对患者手部恢复有着十分重要的影响。然而,现有的手部功能障碍康复系统均比较枯燥乏味,缺乏趣味性,给患者在康复训练过程中带来了负面情绪,不利于患者的康复。为了对手部功能障碍患者进行专业的、循序渐进的康复训练,并且在保证安全的前提下提升患者对康复训练的兴趣,增加训练时间。本论文在综合趣味性、交互性和廉价性的前提下,设计了基于手势识别的手部虚拟康复系统。主要包含以下几方面的内容:首先,设计了价格低廉的便携式的虚拟康复试验箱,完成了各种硬件的设计、人机交互界面和可视化设计。通过患者与游戏场景之间的交互,完成了康复手势动作的识别,在提升趣味性的同时达到了良好的手部交互和康复效果。其次,提出了康复手势识别算法。算法首先提取手势的外部轮廓和特征点,然后基于形状上下文算法描述特征点的特征向量,最后把欧式距离作为度量因子,识别手势之间的相似度。本文定义了7种针对手部功能性障碍患者的康复手势,并且建立了康复手势的数据库,相对以前简单的手势识别,提出了更具有针对性的康复手势识别方案和手势评价功能。最后,提出了动态康复手势识别算法。利用压缩感知跟踪算法跟踪到手部区域,再对获得的手部信息进行预处理,求取跟踪框内手部的最大连通区域,通过获取手部连通区域的最小的外接矩形,把最小的外接矩形的中心近似成手部的重心,从而得到手部重心的运动轨迹;最终把手部的外形特征和运动轨迹曲线结合成的特征向量来完成康复动作识别。