摘要
手势识别作为人机交互的重要领域，近年来受到越来越多的关注。
从基于数据手套的接触式识别到基于计算机视觉的非接触式识别，手势识别技术不断发展，其中基于视觉的手势识别因其自然、便捷等优点成为主流研究方向。
手势特征提取作为手势识别的关键步骤，直接影响识别的准确率和鲁棒性。
傅立叶描述子作为一种全局形状描述符，具有平移、旋转和尺度不变性等优点，被广泛应用于手势特征提取。
本文首先介绍了手势识别和傅立叶描述子的相关概念，然后综述了基于傅立叶描述子的手势特征提取方法，包括传统的傅立叶描述子方法、改进的傅立叶描述子方法以及与其他特征提取方法的结合。
此外，本文还讨论了基于傅立叶描述子的手势识别方法，包括分类器选择、特征降维、识别性能等方面，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了基于傅立叶描述子的手势特征提取与识别技术面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：手势识别；特征提取；傅立叶描述子；形状描述；模式识别
近年来，随着人机交互技术的快速发展，手势识别作为一种自然、直观的交互方式，在虚拟现实、智能家居、游戏控制等领域展现出巨大的应用潜力。
手势识别技术旨在通过计算机理解和解释人类的手势动作，将其转换为相应的指令或信息，实现人与机器之间更加自然、高效的沟通。
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