本发明公开了一种基于无穷Dirichlet过程混合模型的指节识别方法，按照以下步骤进行：步骤1，在局部Markov假设的基础上，将条件随机测度的学习问题转化为随机聚类学习问题；步骤2，运用无穷Dirichlet过程混合模型描述概率密度，将聚类数量表述为随机态；步骤3，利用Gibbs采样方法，对分层概率形式的密度结构进行迭代学习；步骤4，基于Dirichlet过程混合模型的坍塌Gibbs采样算法DPMM，运用样本集进行了模型训练学习，采用固定阈值对手部图像指节进行识别。本发明细化了手部生物结构的描述，检测结果稳定可靠，计算效率高。
