人机交互是计算机科学、心理学、认知科学的交叉研究领域。近年来人机交互正逐渐地从以计 算机为中心转移到以人为中心。传统的人机交互方式(键盘、鼠标等)已很难满足人们日益增长的 需求。手势识别和表情识别作为自然的、符合直觉的人机交互方式，是近年来十分热门的研究方向。 本文研究了基于NAO机器人的手势识别和表情识别，并用于进行人机交互。 本文的主要内容如下： 首先，介绍了手势识别和表情识别的研究方法和研究现状，并分析了目前存在一些难点，比如 泛化能力较差、难以实用等。 其次，先介绍了卷积神

传统的手势识别系统由特征提取和分类器组成，需要人工设计特征，但很难达到足够满意的效果且耗费大量的时间。将卷积神经网络应用于手势识别，能直接把图像数据输入网络，且不用进行复杂的前期预处理。卷积神经网络拥有很强的鲁棒性和较低的复杂性，通过大量的仿真实验，证明了该识别方法具有很好的识别效果，相比现有方法有较大的优势。