1.1  课题前景及意义
人体姿态识别不仅具有极其重要的研究意义，而且在智能监控、体育运动分析、动画生成、人机交互、视频会议、医疗诊断、虚拟现实等方面具有广阔的应用前景，因此，它吸引了越来越多的研究者的兴趣。其应用领域具体表现在以下几个方面：
（1）智能视频监控
智能监控系统主要是针对那些对安全要求比较严格的场合，如军事重地、银行、商场超市、停车场、住宅小区、自动取款机等，采用由计算机控制的若干摄像机进行安全监控。目前监控摄像机在商业应用中已经普遍存在，但并没有充分发挥其实时、主动的监控作用。多数场合尽管装有摄像机，但还是需要专门的工作人员监视显示器以便及时发现异常事件。或者往往只是将摄像机拍摄的视频记录下来，当异常情况发生之后，人们才通过记录的视频信息来察看当时发生的事实，但往往为时己晚，无法有效防止此类事件的发生。而且由于存储设备的容量有限，能保存的视频信息也是有限的，不能保留长时间的记录。
理想的监控系统应能连续不间断地进行实时监视，并自动实时分析摄像机捕捉到的视频数据，通过检测并跟踪其中的人体运动，分析其行为。当异常情况或犯罪行为发生时，系统能准确及时地发出警报，起到事先预警的作用，从而有效防止此类事件的发生，同时也可以减少雇佣大批安全监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。人体姿态识别正是达到上述目标的关键研究。此外，人体姿态识别在交通枢纽和要道的监控和预警、公共场所行人的流量统计及拥挤状态分析等方面也有着相应的应用。
（2）虚拟现实和增强现实
虚拟环境中的三文交互和虚拟人物角色的动作模拟，将直接得益于人体姿态识别的研究成果，可以给参与者提供更加丰富的交互形式。从视频中获取的人体运动数据，使得我们可以用新的虚拟人物或具有类似关节模型的物体替换原始视频中的人物，得到意想不到的特殊效果。此外，人体姿态识别在影视特技和广告、虚拟工作室等其它虚拟现实场合也有着相当广泛的应用前景。
（3）智能人机交互
在人们的日常生活中，除了口头语言以外，手语、姿势等肢体语言是最常见的交流方式——智能人机交互就是要让目前的计算机尽量摆脱键盘、鼠标等传统交互设备的局限，通过语音、手语、运动等人们习惯的自然交流方式直接与人交互，使计算机能像常人那样与我们更加自然便捷地交流。这就要求计算机具备感知外部环境的能力，独立获取周围环境的重要信息，如跟踪人体部分和整体的运动等。更进一步的能力是进行人的识别和行为理解，结合面部表情、身体运动和手势等的分析来与人进行相应的交流，也可以进行相应的控制。对于机场、工厂等喧闹环境，基于手势、运动等视觉分析的智能高级人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。
（4）运动姿态分析
运动姿态分析是指分割图像中的人体部分并在图像序列中跟踪分析感兴趣的关节运动，对于建立人体的几何模型、解释人体的运动行为机制从而提高它的运动性能有着积极的推动作用。它主要是在三个方面的应用：一是从体育运动的数据库中进行基于内容的图像搜索；二是在舞蹈、运动等训练中，用视觉的方法建立人体的几何模型，通过关节的运动分析来指导、纠正训练者的动作。可以达到非常直观的效果；三是在医学步态分析中的运用，目前的医学步态分析是一个旨在提供诊断和治疗支持的研究领域。
（5）体育运动视频分析 基于微软Kinect体感游戏控制器的人体姿态识别方法研究(2):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_3676.html