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手势识别具有比较广泛的运用,为了有效提高手势分类的实时性和准确性,提出一种基于HOG-LBP特征融合的方法。针对方向梯度直方图(HOG)特征描述算子的冗余信息过多、检测速度慢等不足,提出了主成分分析法(PCA)对HOG特征降维再与局部二值模式(LBP)特征进行融合的方法,最后用支持向量机(SVM)实现手势的分类识别。实验中,采用C++结合Opencv实现了提出的方法。实验表明该算法在识别上有更好的准确性和实时性。