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在大屏环境中,岩心的高自由度旋转观察具有重要意义,但传统鼠标方式不适合进行大屏幕环境中的三维自由操作,而基于普通摄像头的手势识别方法受光照、背景等的影响较大,缺乏实时性与鲁棒性。基于深度传感器Kinect,根据地质工作者在实际中操控三维岩心的需求,提出一种自适应Kalman滤波方法,以获取实时连续的手部深度数据,进一步识别出岩心操控手势,最终实现了具有高鲁棒性和高自由度的三维岩心操控浏览界面。研究表明,利用自适应Kalman滤波方法和多模型协同手势识别方法能够提高手势轨迹识别和三维岩心操控的准确性。