摘要
手势识别作为人机交互的重要手段，近年来受到广泛关注。
利用计算机理解和解释人类手势，能够实现更自然、直观的交互方式。
传统的手势识别方法通常依赖于手工设计的特征，存在识别精度低、鲁棒性差等问题。
近年来，深度学习技术的快速发展为手势识别领域带来了新的突破，特别是神经网络以其强大的特征学习能力，在手势识别任务中取得了显著成果。
本文首先介绍了手势识别的概念、分类、应用领域以及技术难点，接着概述了神经网络的基本原理，包括人工神经元模型、常见的神经网络结构、学习算法以及评价指标，然后重点阐述了基于不同神经网络结构的手势识别方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和图神经网络（GNN），并对这些方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了当前手势识别技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：手势识别；神经网络；卷积神经网络；循环神经网络；图神经网络
手势是人类表达思想和情感的重要方式之一，通过手势可以传达丰富的信息。
手势识别是指利用计算机视觉、模式识别等技术对手势进行识别和理解，将其转换为计算机可识别的指令或信息。
手势识别按照识别对象的不同可以分为静态手势识别和动态手势识别。
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