智能家居作为家庭物联网的一个发展趋势，已经到了大规模商业推广的阶段，但人机交互的方式始终是困扰开发者的一个难题。一方面系统智能化程度的提高大大降低了居住者管理及控制家居工作量，另一方面随着控制对象的增多，界面上满目的按钮和图标却违背家居智能化和让生活变简单的初衷。人机交互界面的友好化、智能化和操作的便利性显得尤为重要。因此，如何设计出直观明了的操作界面，达到“所见即所得”的效果，提供更友好、更人性化的操作体验，让人们能够真正感受到科技给生活带来的美好，成为智能家居系统追求的一致目标。本文研究的核心内容是在360度室内实景界面的基础上，对图像中可控点如灯、窗帘状态进行自动识别。本文首先概述了智能家居人机交互技术的研究现状和发展趋势，然后介绍了基于实景图像三维虚拟空间漫游技术的实现，根据SURF算法对图像特征点进行检测、定位、描述，同时通过特征点的匹配建立反映两幅图像对应关系的几何变换模型，进一步完成图像的配准和拼接，构建柱面全景图。利用柱面全景图正、反投影算法，实现柱面全景图与平面视图的一一映射，同时结合硬件设施对漫游场景进行控制，实现在视点空间内与视点空间之间中间图像的平滑移动效果。这两部分内容实现了界面的三维漫游控制，最后将相应的算法在Matlab软件上进行仿真实现。在实现三维全景界面的基础上，将实景界面上与模板图像匹配的可控对象进行灰度化、阈值分割处理得到最大连通域的窗帘目标。通过目标的灰度分布信息，利用灰度共生矩阵得到不相关的纹理特征参数即二阶矩、对比度、相关、熵。然后对支持向量机的模式识别发展状况进行概述，并分别介绍了支持向量机中不同线性的训练样本数据分类面。最后在Matlab上验证这些算法的可行性，并生成高效的二分类器。根据仿真得到的全景漫游空间与模式识别算法的可行性，设计了智能家居界面系统的结构框架，详细说明了全景漫游模块、窗帘状态识别模块、灯状态识别模块的实现过程，并采用C++语言在VS2008+OpenCV2.0平台下对各个功能模块进行代码实现。