手势识别技术是人机交互技术的重要研究内容。为了提高基于Kinect的手势识别性能,提出基于深度人手定位和hog特征的静态手势识别算法及基于改进HMMs的动态手势识别算法。静态手势识别算法首先通过Kinect的深度信息完成人手定位,而后在定位区域内提取基于梯度方向直方图的形状特征并利用级联Adaboost训练的手势模型,实现对静态手势的准确识别,在公开手势数据库中测试的实验结果表明提出的静态手势识别算法具有较高的识别率。动态手势识别算法首先通过Kinect获取手心轨迹并提取轨迹切线角度作为特征,利用改进的隐马尔科夫模型实现动态手势的判别,实验结果表明提出的动态手势识别算法相比于传统HMMs算法有效地排除了无效手势。此外利用提出的动静态手势识别算法有效地控制了模拟的数字电视。