人机交互是通过识别人的动作包括手势、体势、表情等实现互动交流,甚至结合声音识别实现人与计算机的多通道融合的交互技术。人体姿势识别是人机交互发展的一个关键的技术,人通过做各种姿势将想要表达的信息传递给计算机,而计算机通过识别人体的动作以达到准确的理解人体动作的含义,因此针对人机交互这种自然和谐的需求,人体姿势识别技术已经成为一个研究热点。本文研究人体检测和跟踪算法,利用Kinect获得深度图对人体进行检测跟踪,为了提高姿势识别的准确率,提出一种利用Kinect测量人体关节角度的人体姿势识别方法。利用Kinect获取人体关节点的空间坐标,通过角度匹配实现姿势识别,此方法能够实时准确地识别人体姿势。针对人体被物体遮挡和身体部位跟踪时产生的部位之间的混淆等问题,研究人体关节点修复的算法。结合人体骨骼具有的长度不变性、人体运动时的连续性以及关节旋转角度限制对人体关节点的可信度进行评估,利用评估值来对关节点进行修复。针对已经识别到的关节点,对关节点进行可靠性检测,结合行为举止、运动学和跟踪状态的可靠性,对他们进行权值分配,用于评估关节点的可靠程度。同时结合关节点修复算法和基于关节点的姿势校正方法,对人体姿势进行合成并优化。本文设计基于Kinect的人体姿势识别与评估系统,系统利用Kinect获得人体深度图,得到人体各个关节点,利用角度测量的方法测量出关节点之间的角度,并根据角度信息对人体姿势进行识别,在评估过程中,若用户的姿势不满足设定的条件,则提示姿势错误的信息,用户需重新开始。系统最终实现对人体姿势实时识别和评估。