针对大多数手势识别算法对于形状变化较大的手势鲁棒性不强的现状，提出了一种基于DTW(Dynamic Time Warping)的手势识别算法。论文采用ASL手势数据集作为实验数据，通过图像预处理得到手势的轮廓，再对手势轮廓中心点到轮廓点的距离和轮廓曲率等特征进行提取，最后利用DTW算法寻找规整路径的方法进行识别。实验结果表明，利用DTW算法进行手势识别具有较高的准确率和鲁棒性，识别一幅图像中的手势平均时间小于0.1s，适合于实时手势识别。
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