摘要
随着信息技术的快速发展，用户身份识别已成为保障信息安全和实现个性化服务的重要手段。
传统的身份识别方法，如密码和密钥卡，存在易丢失、易遗忘等安全隐患，而生物特征识别技术则凭借其安全性高、便捷性强等优势，逐渐成为身份识别的主流发展方向。
手势作为一种自然、直观的生物特征，在用户身份识别领域展现出巨大的应用潜力。
本文首先对手势识别技术进行概述，介绍其基本概念、优势和应用领域。
然后，重点对手势特征提取和身份识别算法进行综述，详细介绍传统机器学习方法和深度学习方法在手势识别中的应用，并比较分析各种方法的优缺点。
最后，对基于手势特征的用户身份识别技术未来发展趋势进行展望。
关键词：用户身份识别；手势特征；特征提取；身份识别算法；深度学习
#1.1用户身份识别
用户身份识别是指通过计算机或其他电子设备，对用户的身份进行确认和验证的过程。
其目的是为了防止未经授权的用户访问敏感信息或进行非法操作。
#1.2手势特征
手势特征是指用于描述和识别手势的特征信息，主要包括以下几种类型:
静态手势特征：描述手势的形状、纹理等信息，例如手指的数量、长度、弯曲角度、手掌的宽度、面积等。
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