随着计算机图形学、虚拟现实等技术的快速发展,人体位姿识别、行为跟踪研究已在越来越多的应用领域体现出广泛性和重要性,人体体势特征应用也逐渐从二维化向三维化、多维化延伸。以往常通过图像、视频等二维空间信息进行体势特征提取及体势特征应用相关研究,其理论方法难以在多维空间下完成数据获取及体势特征提取工作,且对于多维空间下的体势特征应用研究而言存在交互性弱、可视化效果差、方法复杂度高等问题。本文提出一种多维空间体势特征提取方法,用以获取多维空间中人体骨骼关节点数据及进行体势特征提取研究,同时通过该体势特征提取方法可以解决传统方法无法在多维空间下进行体势动作识别的问题,提高体势动作识别准确率。此外本文提出了两种多维空间下的体势动作比对方法,用以完成比对数据的实时计算和详细状态反馈,结合虚拟现实技术进行体势特征应用可视化研究,解决传统方法可视化效果差、交互性弱等问题。本文的主要研究内容及贡献如下:1、提出一种体势特征提取的方法。对动作捕捉等多维空间采集数据的结构与特点进行分析、整理及标注,研究体势特征值抽取机理,计算动作向量矩阵、动作加权矩阵及体势特征矩阵,提取形成多维空间体势特征数据集。2、提出一种多维空间下的体势动作识别方法。基于上述体势特征提取方法,标定并获取三维空间骨骼关节点坐标,并对用户体势特征值进行实时提取及计算,将两类体势特征值进行匹配,实现体势动作识别。3、提出两种多维空间中的体势动作比对方法。一种是基于关节点、骨骼的形式计算骨骼间距的“距离-阈值法”（DTD）,最终可提供滑动条动态展示的效果,便于用户从视觉角度直观感受差异;另一种是基于不同的骨骼关节点平面,对其面内夹角、平面夹角、水平垂直偏移量等信息进行计算的“特征平面法”（FPE）,最终可提供带有详细体势差异值的文本展示效果。