Die computergestützte Erkennung von Gesten gilt als wichtige Technologie zur Gestaltung innovativer Mensch-Maschine Schnittstellen und zur Entwicklung automatischer Gebärdenübersetzungshilfen für Gehörlose. Diese Arbeit stellt ein personenabhängig funktionierendes Gestenerkennungssystem vor, das erstmals ein großes Vokabular mit hoher Zuverlässigkeit erkennen kann. In Zahlen bedeutet dies, dass 152 verschiedene Gebärden in 97,6 \% aller Experimente korrekt identifiziert werden. Dazu wird die gestikulierende Person benutzerfreundlich mittels einer Videokamera erfasst und das aufgezeichnete Bild in einem PC bezüglich der Hände des Benutzers analysiert. Anschießend werden die extrahierten Informationen über ein statistisches Klassifikationsverfahren einer Geste aus einem zuvor definierten Vokabular zugeordnet.
