武汇岳，中山大学传播与设计学院副教授，美国宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院访问学者。2010年毕业于中国科学院软件研究所，获工学博士学位，师从导师戴国忠研究员，主要研究方向为人机交互、自然用户界面、虚拟现实、用户行为分析、可用性工程等。

本书凝聚了作者多年的研究成果，收录了作者发表在人机交互领域国际著名SCI期刊（8篇）和国内著名中文一级学报（4篇）论文12篇，具有很强的理论价值和实际应用开发指导意义。视觉手势交互得到了国内外越来越多研究者的关注，本书既可以作为高等院校本科或研究生认识并进入这个领域的敲门砖，也可以作为人机交互相关领域研究人员的有益参考工具。

第一部分 理论基础
第1章 视觉手势用户界面概述
1．1 用户界面的发展历程
1．2 基于视觉的用户界面定义及关注的问题
1．3 基于视觉的用户界面分类
1．4 基于视觉的手势用户界面
1．5 主要的研究机构和学术组织
1．6 本书组织结构
1．7 参考文献
第2章 视觉手势用户界面研究进展
2．1 界面范式研究
2．2 交互隐喻研究
2．3 界面模型研究
2．4 界面框架研究
2．5 开发工具研究
2．6 应用系统研究
2．7 本章小结
2．8 参考文献
第3章 视觉手势用户界面模型
3．1 相关工作
3．2 基于视觉的用户界面模型
3．3 应用实例
3．4 总结和展望
3．5 参考文献

第二部分 手势设计方法
第4章 视觉手势设计中的手势分歧问题
4．1 相关研究
4．2 研究动机
4．3 实验1
4．4 实验2
4．5 讨论：对视觉手势设计的启发
4．6 总结和展望
4．7 参考文献
第5章 基于沉浸式VR购物环境的用户自定义手势设计
5．1 引言
5．2 相关研究
5．3 研究方法
5．4 ．讨论：对视觉手势设计的启发
5．5 总结和展望
5．6 参考文献

第三部分 手势识别技术
第6章 视觉手势识别框架
6．1 相关研究
6．2 视觉手势识别框架
6．3 应用实例与实验评估
6．4 总结和展望
6．5 参考文献
第7章 基于视觉注意的手势识别方法
7．1 相关研究
7．2 视觉注意感知模型
7．3 基于视觉注意的手势识别方法
7．4 应用实例与实验评估
7．5 总结和展望
7．6 参考文献
第8章 基于隐马尔科夫模型和模糊神经网络的手势识别方法
8．1 引言
8．2 相关研究
8．3 手部检测和特征提取
8．4 连续复杂动态手势识别模型
8．5 实验
8．6 总结和展望
8．7 参考文献
第9章 基于小样本学习的3D动态手势识别
9．1 相关研究
9．2 视觉手势交互模型
9．3 动态视觉手势识别方法
9．4 个性化手势开发平台及实验评估
9．5 总结和展望
9．6 参考文献

第四部分 手势开发平台
第10章 基于视觉手势的个性化设计开发平台IEToolkit
10．1 相关研究
10．2 IEToolkit的设计目标
10．3 视觉手势交互机制
10．4 工具箱设计
10．5 开发过程及应用实例
10．6 总结和展望
10．7 参考文献
第11章 综合应用实例：基于视觉手势的交互式数字电视系统设计与开发
11．1 引言
11．2 相关研究
11．3 以用户为中心的手势设计开发流程
11．4 用户参与式设计和系统实现
11．5 总结和展望
11．6 参考文献