随着人们生活质量的提高和智能识别技术的发展，智能的人机交互方式已经逐渐地呈现在人们的眼前。

手势是人类最早使用的，至今仍被广泛运用的一种交际工具，它是指人类用语言中枢建立起来的一套用手掌和手指位置、形状的特定语言系统。

在长期的社会实践中，手势被赋予了种种特定的含义，具有丰富的表现力，加上手有指、腕、肘、肩等关节，活动幅度大，具有高度的灵活性，手势便成为了人类表情达意的最有力的手段，在体态语言中占有最重要的地位。

一、课题研究的目的与意义 手势检测与识别系统是指在一副存在手势的输入图像中，通过采用计算机进行模拟识别、图像处理等方法使系统自动检测出手势位置及类别的过程。

手势识别系统可以对图像或视频进行分析，通过对视频图形中的手势位置的检测和类别等状态进行识别，得到相应的数字结果，从而使计算机根据这些信息进行相应的响应。

手势检测与识别技术的研究在计算机视觉、模式识别、人机交互等众多领域收到了广泛的关注。

最近出现了许多用于人手检测与手势识别的算法，但这些算法存在很多缺陷，比如检测精确度不高，稳定性不好，系统效率低下等。

为了解决这些问题，有人提出了使用随机森林法来对手势进行检测与识别。

随机森林是一种比较新的机器学习模型,有半个多世纪的历史了。

神经网络预测精确，但计算量很大。