1.基于计算机视觉的手势识别方法通常包含数据处理、手势分析、识别分类三个过程，先检测手势图像，再将手势图像与背景进行分离处理，对手势进行特征检测和提取，再进行手势识别。
2.基于超声波：利用多普勒效应对手势垂直方向的运动进行识别，当手靠近超声波发射器时频率会升高，远离时会降低。
3.基于惯性传感器：MEMS传感器中三轴加速度计能获取X,Y,Z三个方向上的加速度值，三轴陀螺仪能够获得绕三个轴的旋转角速度值，这是集成了三轴加速度计与陀螺仪的惯性传感器示意图。
随着科技的发展，对手势识别技术的研究已经成为热口课题，基于手势识别技术的应用也开始渗透到人们生活的方方面面，这是一项技术走向成热的标志。同时，手势识别技术无论是在手势样本的采集，还是手势设计上都有自己的优势，手势识别的深入研究有着很重要的意义。手势识别技术主要有下面几个应用领域：
1.近年来，电子游戏开始逐渐进入我们的生活，并成为人们日常必不可少的一部分，尤其是虚拟现实技术的发展，如何将手势控制加入虚拟现实中，也是当前一个非常重要的研究方向。
2.将手势识别应用到先进驾驶辅助系统中，可在一定程度上提高驾驶的安全性，
3.手语是聋哑人表达自我的主要方式，但对于未经过手语训练的人，理解这种语言却并非易事。将手势识别技术应用到手语认知上，将大大提高聋哑人与普通人的交流。
4.机器控制。手势也可用于智能机器人的控制中。随着人工智能的发展，家用机器人或者智能家电等将逐渐普及到千家万户，使用手势控制取代传统的按键或者触摸屏控制，将会使用户感到更加自然。
1.菜单和视觉元素的构建，要考虑到用户操作时的人机工程学 窗口，图标，按钮，指针，是界面的常见构建块。打开电脑，每个软件中都可以看到上述元素，而且都是依据网格线布局模式进行水平和垂直布局。 但倘若如果你加入了手势，你会发现，网格线布局模式非常不好用。因为人类的运动是非常自然的，很少会沿着水平线和垂直线进行直线手势操作
2.我们在生活中想要详细看某个物体时，我们会用手把它抓过来——所以，当用户的手靠近屏幕时，所接触的菜单/物体/选项应该有一个轻微的扩大，这样用户就能更好的选择。
