在深入研究之前，我们需要明确几个核心概念。“Kinect”是一款由微软公司开发的体感周边设备，能够通过红外感应器和高清摄像头捕捉三维空间中的动作和图像。随着人机交互技术的发展，手势识别作为其中的一项关键技术，已经被广泛应用于多个领域，如游戏、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和医疗等。
本文标题提到的手势数据库，是指一个存储了大量手势图像信息的集合，这些信息可以用于训练和测试手势识别算法。手势数据库的设计是为了满足日益增长的手势研究需求，并为算法开发提供必要的数据支撑。
描述中提到的“动静态手势识别算法”，其中静态手势识别一般是指识别单个静态的手势图像，而动态手势识别则是针对一系列连续图像中的手势动作序列进行识别。动态手势识别往往更复杂，因为它不仅涉及空间特征，还涉及到时间特征。
在标签“模式识别”中，模式识别是指利用计算机技术对输入数据进行分析和解释的过程。它包括多个子领域，如图像处理、语音识别和手写识别等。模式识别在人机交互中扮演着至关重要的角色，它能够使计算机更好地理解用户意图和行为。
文章的部分内容涉及到以下知识点：
1. 手势数据库的建设：为了支持研究，作者构建了一个名为SCUT-DCHG的手势数据库，该数据库包含了九种静态手势和十三种动态手势的数据集。数据集不仅包括了彩色图像信息，还包括了深度信息，这有助于增加识别过程的准确性。
2. 手势数据的录制：数据库中的数据是在不同距离条件下，由多人次进行录制的。这保证了手势数据的多样性和代表性，为后续算法的研究提供了一个良好基础。
3. 数据标注工具：为了便于扩展数据集和标注手部轮廓，作者还开发了两个数据标注工具。数据标注对于机器学习和模式识别是极其重要的，因为正确的标注可以让算法更好地学习和识别手势。
4. 动静态手势的特征提取：在识别算法的研究中，作者针对动态和静态手势分别提取了区分性特征。这些特征是识别算法中的关键因素，因为它们决定了算法能否准确地区分和识别不同的手势。
5. 基于规则的分类算法：作者提出了一种基于规则的快速分类算法，用于对提取的特征进行分类。这是一类简单而有效的分类方法，通过对规则的理解和设定，算法可以快速地识别和区分不同手势。
6. 实验与效果评估：通过使用SCUT-DCHG数据集进行实验，作者得到了手势识别的综合准确率为95.5%，其中动态手势识别率为96.2%，静态手势识别率为94.4%。实验结果充分证明了提出的算法的有效性和可用性。
总结来说，基于Kinect的手势数据库和动静态手势识别算法的研究，涉及到人机交互中的手势识别技术，其中包含了数据采集、处理、特征提取、分类算法设计以及实验验证等多个步骤。通过这项研究，不仅提升了手势识别技术的准确性和效率，也推动了自然人机交互技术的进步。
