Cet article passe en revue de manière exhaustive les avancées récentes en matière de reconnaissance des gestes de la main et de la posture 3D à partir de diverses entrées de caméra, notamment des images RVB, des images de profondeur et des vidéos provenant de caméras monoculaires ou multi-objectifs. Cette étude comble le manque d'une étude exhaustive couvrant les tendances récentes de la recherche, les solutions disponibles et les bases de données de référence dans un domaine de la reconnaissance des gestes de la main qui prend de l'importance en raison de la demande croissante d'interaction homme-machine. Nous examinons les différentes exigences méthodologiques des différentes approches, fournissons un aperçu des bases de données les plus utilisées et détaillons leurs principales caractéristiques et domaines d'application. Enfin, nous soulignons les défis à relever, tels que la réalisation d'une reconnaissance robuste en environnement réel, la gestion de l'occlusion, la généralisation à différents utilisateurs et l'amélioration de l'efficacité de calcul pour les applications temps réel, suggérant ainsi de futures pistes de recherche.
