实现复杂背景下的手势识别。根据手势图像的区域形状特征提出一种基于手势空分布特征的手势识别算法．利用复杂背景下基于亮度高斯模型的手势分割算法分割出肤色区域，利用“搜索窗口”筛选当前肤色区域实现 手势定位。并提取包括空间相对密度特征和指节相对间距特征的手势空间分布特征，最后综合手势的2个手势特征 向量计算总的相似性来识别手势．通过引人随机采样机制提高识别速度，并引入搜索窗口机制实现肤色干扰时的手势识别．实验结果表明，在环境光照相对稳定的条件下，文中算法能够实现鲁棒的实时手势识别，且具有很好的旋转、平移、缩