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针对手势识别过程中分割出的手势不精确、利用单特征识别时识别率低等问题,提出一种使用深度信息进行多特征提取的手势识别算法。利用Kinect得到深度信息并完成人手定位,将手部区域细分成手掌区域、指尖区域和手臂区域;提出3个不同的特征描述子,即指尖点到手掌中心点的距离、指尖点到手掌平面的距离以及手掌区域特征;应用一个多分类的支持向量机(SVM)分类器对手势进行分类,在所建手势数据库中完成算法验证。实验结果表明,该算法能够精确分割手部区域,手势识别率得到很大提高。