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本发明涉及一种基于UWB雷达技术的手势识别方法，属于图像处理领域。该方法包括以下步骤：(1)联合局部二值卷积层和残差模块结构的UWB手势图片LBP特征提取模块；(2)基于Shuffle Net和深度可分离卷积层改进后生成的手势识别模块UGSM和UGP NAS优化的方式组成的轻量级手势识别模块UGEN；(3)基于无代理任务的神经框架搜索(UGPNAS，UWB Gesture Proxyless NAS)的适用于手势识别的应用情景以及对应的硬件设备需求的模型训练方式。本发明通过该模块可以在极低的时间成本和少参数量的条件下获得97％的手势识别准确率，较好地满足手势识别的实际应用场景和相应的设备需求。