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针对现有手势识别方法在复杂环境中识别率较低的问题,提出了一种HOG与随机森林结合的新型手势识别框架.首先对输入视频进行帧差分处理,使用n帧累积差分来确定具有最大强度的区域.通过识别感兴趣区域(ROI)来提取动作信息.然后提取梯度方向直方图(HOG)作为特征.最后将提取的特征反馈到基于随机森林的分类器以用于手势识别.使用Jochen Triesch静态手势库作为提出算法的评测标准.实验结果表明,提出的新型手势识别框架取得了良好的识别精度.