准确及时地手势识别在增强现实技术中具有重要的意义。针对表征复杂手势序列的时空特征，提出了一种基于异步多时域时空特征的手势识别方法。该方法首先通过轻量级三维卷积网络提取视频序列的不同时间步态的短期时空特征，然后通过改进的卷积长短期记忆网络学习长期时空特征，最后将不同步态的时空特征融合为异步多时域特征，以此来对手势进行分类识别。通过与其他主流方法进行比较，实验结果证明了提出的方法具有较高的动态手势识别率。
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