本研究的方法確實可以擴展到其他類型的手勢識別任務，如手指手勢或全身動作識別。以下是幾個擴展的可能性：
手指手勢識別：由於手指手勢通常涉及更細微的動作和姿勢，研究中使用的深度神經網絡（DNN）架構（如ResNet、Inception等）可以進行微調，以適應手指手勢的特徵提取。通過增加數據集的多樣性和進行數據增強，可以提高模型對手指手勢的識別能力。
全身動作識別：全身動作識別通常需要考慮人體的多個關鍵點和姿勢。可以將本研究中的卷積神經網絡（CNN）架構擴展到處理視頻數據，並使用時序信息來捕捉動作的動態特徵。這可以通過引入循環神經網絡（RNN）或長短期記憶網絡（LSTM）來實現，這些網絡能夠有效處理時間序列數據。
多模態學習：在手勢識別中，結合視覺數據和其他感測器數據（如加速度計或陀螺儀數據）可以提高識別的準確性和穩定性。這種多模態學習方法可以幫助模型更全面地理解手勢的上下文。
遷移學習：可以利用在手語識別中訓練的模型作為基礎，進行遷移學習以適應其他手勢識別任務。這樣可以減少訓練時間並提高模型的性能。
總之，本研究的方法具有良好的擴展性，能夠適應不同類型的手勢識別任務，並且可以通過調整模型架構和數據處理技術來實現更廣泛的應用。