La tecnología de reconocimiento de gestos se ha desarrollado rápidamente en el campo de la interacción humano-computadora. El radar de entrada múltiple salida múltiple (MIMO) es popular en el reconocimiento de gestos debido a su notable resolución espacial. Este trabajo propone un algoritmo de reconocimiento de gestos basado en radar MIMO con baja complejidad. Aprovechamos el procesamiento de señales adaptativo de baja complejidad para extraer información de trayectoria y minimizar el ruido para crear un sistema que se puede aplicar en aplicaciones del mundo real con conjuntos de datos de entrenamiento pequeños. Primero, se utiliza un análisis espectral en mapas rango-Doppler (RDMs), y se aplica una tasa de falsa alarma constante de promedio de celda (CA-CFAR) con filtros de espejo para mejorar la robustez del ruido. Luego, se determinan las características relacionadas con la distancia, velocidad, dirección y ángulo de elevación del objeto en movimiento utilizando las técnicas de análisis de señales adaptativas propuestas. Para la clasificación, se implementa el algoritmo de bosque aleatorio. El sistema propuesto puede distinguir e identificar con precisión ocho gestos, incluidos saludar, moverse a la izquierda o derecha, palmear, empujar, jalar y rotar en sentido horario o antihorario, con una precisión del 95%. Los experimentos demuestran la capacidad del sistema propuesto de reconocimiento de gestos para clasificar diferentes movimientos con precisión.