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手势识别是人和机器人交互中的重要组成部分，本文针对双目视觉系统SFBinoeye实现了基于光汉PCA（主分量分析）和DTW（动态时间规整）的命令手势识别，用以控制仿人机器人SFHR 手臂运动。利用块相关算法计算光流，并通过主分量得到降维的连续投影系数，与手掌区域的质心位置组合为混沌特征向量，针对DTW定义了新的加权距离测度，并用它对手势进行匹配识别。针对9个手势训练和识别，识别率达到92．4％，并成功地应用于机器人的手臂控制中。