近年来,随着科学技术的发展,机器人、智能可穿戴设备等人机交互设备正逐渐走入人们的日常生活,为我们的工作、学习、生活提供了诸多便利。在人机交互过程中,提升人机交互与协作的实用性、便捷性和安全性成为研究人员广泛关注的问题。手势作为一种无声的语言具有自然、直接、富有表现力的特点,但手部运动的高自由度与复杂的环境变化对动态手势快速且准确的识别提出了更高的要求。因此,本文主要从响应速度和识别准确率两方面开展基于深度卷积神经网络的动态手势识别方法设计与实现。本文的主要内容如下:首先,为了实现动态手势的快速识别,利用肌电信号数据量小、计算效率高的特点,建立了基于谱分析的动态手势识别方法。设计了基于谱分析的肌电信号预处理算法,通过时频域转换将多通道时间序列信号转换至二维图像,在去除各通道干扰信息的同时完成了对于肌电信号的时频域信息以及通道间空间信息获取,在此基础上,设计了轻量化的卷积神经网络,实现对动态手势的快速预测。其次,针对肌电信号表征能力弱,无法有效地应对复杂多样的动态手势,导致识别精度差的问题,构建了多特征融合的动态手势识别框架,实现动态手势的准确识别。设计了 AlexNet2视频图像特征描述子,实现动态手势的时空特征表征。同时,结合人工特征和深度特征不同的表征能力,设计了基于支持向量机的双分支识别模型,以获取不同特征的预测概率。最后,设计了基于Dempster Shafer证据理论的融合算法,实现低级图像特征和高级深度特征的决策级融合,有效地提高了动态手势识别的准确率与鲁棒性。最后,针对多特征融合算法中存在的模型复杂、计算效率低的问题,研究了基于时空注意力机制的分类模型,实现端到端的动态手势识别。基于3D卷积神经网络在三维数据表征的优势,搭建了基于3D深度残差分类网络,同时,设计了时间注意力和空间注意力模块,构建基于注意力的3D深度残差分类模型,以获取有鉴别性的时空语义特征,使分类网络更注重于目标区域的表征。实验结果表明,所设计的方法能够很好地实现动态手势快速、准确的识别。