摘要
动态手势识别作为人机交互领域的关键技术，近年来受到广泛关注。
其旨在使计算机能够理解和响应人类的自然手势，从而实现更加直观、便捷的人机交互体验。
轨迹匹配作为一种有效的动态手势识别方法，通过比较手势轨迹的相似度来识别手势类别，具有鲁棒性强、计算量小等优点。
本文首先概述了动态手势识别的意义和挑战，以及轨迹匹配方法在其中的应用。
接着，深入探讨了常用的轨迹匹配算法，包括动态时间规整（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）等，并分析了它们的优缺点。
此外，本文还对近年来基于轨迹匹配的动态手势识别算法的研究进展进行了综述，从特征提取、轨迹匹配算法选择与优化、手势识别模型构建等方面进行了详细的分析。
最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向。
关键词：动态手势识别；轨迹匹配；动态时间规整；隐马尔可夫模型；特征提取
随着人机交互技术的快速发展，传统的基于键盘和鼠标的交互方式已经无法满足人们对自然、高效、便捷交互的需求。
手势识别作为一种自然直观的交互方式，近年来受到越来越多的关注。
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