本发明为一种基于SwinTransformer的毫米波雷达手势识别方法，首先获取到由毫米波雷达采集到的数据，并利用短时傅里叶变换生成微多普勒图，然后构建SwinTransformer网络，该网络利用滑窗操作，将注意力计算限制到不重叠的局部窗口，同时还允许跨窗口连接，这样做的好处是带来了更高的效率；之后对生成的图像集进行数据扩充，将扩充后的数据送入到网络中进行训练；最后对训练后的网络进行测试，得到能够识别关于手势的微多普勒图的目标网络。本发明具有计算效率高和准确率高的优点，适用于毫米波雷达手势识别，解决了深度神经网络在处理手势图像感受野小的问题，能够在较大图片中得到全局信息。