Gần đây, nhận dạng cử chỉ động của bàn tay trở thành một chủ đề hấp dẫn trong xử lý ảnh. Bài toán nhận dạng cử chỉ động của bàn tay bao gồm các bước chính như: phát hiện tay, trích trọn vùng bàn tay trong ảnh, phân đoạn chuỗi cử chỉ tay, trích trọn đặc trưng của chuỗi cử chỉ động và nhận dạng. Đã có nhiều giái pháp đề xuất cho bài toán nhận dạng cử chỉ tay trong đó hầu hết là sử dụng ảnh màu. Tuy nhiên, hầu hết chúng vẫn phải đối mặt với các thách thức như điều kiện chiếu sáng, nhòe, phông nền phức tạp, độ phân giải thấp,... Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một giải pháp phân tích sự hiệu quả của thông tin ảnh độ sâu trong bài toán nhận dạng cử chỉ động của bàn tay. Ngoài ra, chúng tôi còn đánh giá số lượng các khung hình phù hợp cho mỗi cử chỉ động để đạt hiệu quả tốt nhất., Tóm tắt tiếng anh, Recently, hand gesture recognition has been becomce a attractive field in computer vision. Which consists some main step such as: hand detection, hand segmentation, spotting gesture, feature extraction and classification. There are many state-of-the-art methods has been proposed while have almost ultilized RGB images. Moreover, almost recent method employed RGB images for these consequence states dynamic hand gesture recognition. Such modality still has to face with many challenges due to the light condition, motion blur, complex background, low resolution and so on. In this paper, we propose a new framework for deeply evaluate efficient of Depth information for dynamic hand gesture recogniton. In addition, the suitable frames number of depth images in a gestures are evaluated to obtain very competitive accuracy.