摘要 — 通过技术手段进行手臂和手部跟踪可以收集可用于确定手势含义的数据。为此，机器学习算法主要被研究以寻找最高识别率和最短识别时间之间的平衡。然而，这种平衡主要来自于统计模型，而统计模型很难解释。与此相反，我们提出了 µC 1 和 µC 2，两种基于几何模型的手势识别方法，支持识别过程的可视化和几何解释。我们将 µC 1 和 µC 2 与两种经典机器学习算法 k-NN 和 SVM 以及两种最先进的深度学习模型 BiLSTM 和 GRU 进行比较，实验数据集包含意大利手语 (LIS) 的十个手势类别，每个类别由五名没有经验的非母语手语者重复 100 次，并通过可穿戴技术（传感手套和惯性测量单元）收集。最终，我们在高识别率（> 90%）和低识别时间（< 0.1 秒）之间实现了折衷，这足以满足人机交互的需要。此外，我们基于几何代数详细阐述了算法的几何解释，这有助于对识别过程有所理解。