本研究提出了一個毫米波雷達即時動態手勢辨識技術，透過幾個簡單的手勢取代鍵盤和滑鼠來操作應用程序，從而提供更生活化和直覺化的人機介面。我們透過手勢屬性分析、手勢訓練資料選擇評估、學習模型效能評估和系統實測性能分析，以提高手勢控制人機界面的實用性。我們的學習模型採用一大小為415 KB的CNN-LSTM混合模型支持四個動態手勢，並在德州儀器的評估板上以30 FPS的速度進行手勢識別。我們在7個用戶（包括5個右撇子和2個左撇子）的多媒體撥放實際測試中達到94%的操控準確率。