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为实现基于Kinect的手语识别,提出了一种利用有限状态机及动态时间规整(DTW)的动态手语识别方法。首先,利用Kinect技术得到人体深度图像和骨骼特征信息;然后利用手部分割算法得到手部深度图像,再选取识别正确率高的梯度方向直方图(HOG)特征算子来提取手部特征;最后加入有限状态机和DTW算法实现动态手语识别。实验结果表明:该方法能够实现对常用手语单词、句子的识别,识别准确率可达95%。