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为了使手势交互方式较少受到场地和光线的限制,提出利用加速度传感器作为输入设备进行手势识别的方法.对每种手势只要求用户做一次示范表演,通过添加噪声等手段来提高训练数据生成的自动化程度;将训练数据经过预处理和特征提取之后用于训练机器学习模型(隐马尔科夫模型和支持向量机).在包含70种手势的测试集上进行实验,平均识别率超过90%;并开发了幻灯片手势控制和手势拨号2个基于手势的人机交互原型系统,结果表明文中方法能够显著地提升用户在人机交互中的体验.