Chuyển động học của bàn tay con người thể hiện những đặc điểm phức tạp và đa dạng dành riêng cho mỗi cá nhân. Các kỹ thuật khác nhau như phương pháp tiếp cận dựa trên thị giác, siêu âm và dữ liệu đã được sử dụng để phân tích chuyển động của bàn tay con người. Tuy nhiên, thách thức quan trọng vẫn là việc phân tích và phân loại hiệu quả các kiểu nắm tay dựa trên dữ liệu động học chuỗi thời gian. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một kỹ thuật trích xuất tính năng mã hóa thưa thớt mới dựa trên việc học từ điển để giải quyết thách thức này. Phương pháp của chúng tôi nâng cao độ chính xác của mô hình, giảm thời gian đào tạo và giảm thiểu rủi ro trang bị quá mức. Chúng tôi đã đánh giá cách tiếp cận của mình dựa trên phân tích thành phần chính và mã hóa thưa thớt dựa trên từ điển ngẫu nhiên Gaussian.