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基于块的相关算法来计算光流 ,并利用光流跟踪双手的运动 .双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量 ,经 8方向链码量化后作为观察向量 .和直接利用位置信息相比较 ,提高了识别的鲁棒性 .采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势 ,提出并实现了最大后验概率的训练 .对 6个双手动态手势的试验表明 ,耦合隐马尔可夫模型 ( CHMM)比常规隐马尔可夫模型 ( HMM)能更有效地对双手动态手势建模