针对汽车驾驶环境中的手势交互需求,提出了一个基于改进的自生成神经网络的手势检测和识别方法。该方法主要分为手势分割、特征提取和手势识别三部分。首先采用基于粒子群优化的自生成神经网络聚类算法检测并分割图像中的手势区域,然后提取手势的特征信息并构造特征向量,最后通过训练自生成神经网络生成分类神经树识别手势类型。该方法对手势检测与识别的各个阶段进行了优化,实验结果表明,该方法能达到较高的识别精度,是一个可行高效的手势检测与识别方法。