随着国民经济发展和科学技术水平的提高,人工智能从理论逐渐走进实际生活当中,而人机交互作为人工智能领域的一个重要分支,也衍生出越来越多的交互方式,人机交互对于成熟的手势识别系统的需求也进一步提高。相比于使用鼠标、键盘和触摸屏等设备来控制家居设备,采用手势的控制方法具有操作简单、无接触控制的特点。本文以现场可编程门阵列（FPGA）作为硬件平台,设计了一款手势识别系统,可以实现实时的手势识别以及对智能家居设备的控制。在算法设计上,首先对采集的手势图像进行预处理,包括颜色空间转换和高斯滤波;同时提出了一种快速有效的手势分割算法,利用分水岭分割和手腕分割算法得到独立的手掌图像;通过特征提取算法提取分割后的手势图像的面积、周长和傅里叶描述子等特征;再根据手掌的面积周长比特征与样本库中的手势进行对比缩小搜索范围,最后利用傅里叶描述子进行傅里叶相关性分析识别最终的手势。在FPGA功能设计上,系统采用自顶向下的设计思想,使用Verilog硬件描述语言进行各部分功能的编程,根据功能划分系统的各个模块。首先对摄像头进行初始化配置,通过图像采集和预处理模块得到手掌及手臂区域,然后通过驱动SDRAM存储模块对视频流数据进行缓存和跨时钟域处理,对输出的数据通过手势识别算法模块得到手势指令,最后通过Wi Fi通信模块进行数据传输,完成智能家居设备的控制。测试结果表明,本文设计的基于FPGA的视频式手势识别智能家居控制系统能够实现10种手势的识别,识别率达到96.75%,帧处理速度达到24.39fps,同时对家居设备的控制进行了测试,几种家居设备控制的平均成功率达到96%以上,平均响应时间仅为0.458s,完全满足实际的使用效果。