随着计算机技术和信息化的发展,人机交互在办公以及生活中显得越来越重要.由于手势具有灵活、直观、简单等优点,成为人机交互研究的重要领域.针对手势识别技术在自然人机交互中对时间和准确度要求较高的问题,提出一种新的手势识别算法(IDTW-K).该算法对经典动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)算法进行了改进.利用节点在运动序列中的距离方差对各个节点进行权值动态分配,并对DTW的搜索路径进行了详细的分析,采用点和线相结合的范围约束防止其搜索不合理以及优化DTW算法的计算速度,并结合KNN算法提高了手势识别效率.通过实验对IDTW-K算法、改进的DTW算法和传统的DTW算法进行了对比,结果表明所提出的算法在精准度和识别速率上有一定的提高.