随着科技提高、信息技术以及虚拟现实的发展,人机交互技术越来越得到学者的关注。目前人机交互研究领域比较热门的有语音识别、手势识别、动作识别以及表情识别等。基于Kinect的人机交互技术,因为其应用的成本较低、通用性较强以及自由度较高等特点,所以可以广泛应用。本文重点工作是研究基于Kinect的动态手势识别方法以及肢体动作识别方法。本文可分为三个重要部分进行叙述,分别为动态手势识别方法研究、肢体动作识别方法研究以及大屏幕交互应用系统的设计与实现,具体工作如下:(1)动态手势识别方法研究。本文通过Kinect设备得到彩色图像、深度图像以及人体手部骨骼节点数据。首先,通过手势分割技术分割出人的手部区域,采用基于特殊手势判断的方法来检测静态手势,完成判断动态手势何时开始的准备工作。然后,开始记录手部关键骨骼节点的动态手势序列,提取动作特征,并用数学公式表示。最后,对传统的DTW算法进行改进,并结合KNN算法进行动态手势识别,实验证明该方法具有明显的优越性。(2)肢体动作识别方法研究。首先,用Kinect等设备获取人体骨骼关节点三维数据信息,以人体臀部为原点重新建立人体坐标系;然后,需要捕获人体关键骨骼节点的三维数据信息,定义人体相关动作特征向量表达式;最后,根据动作正则表达式用行为树构造动作序列,实现识别。(3)大屏幕互动应用系统。基于动态手势识别技术,设计了一个大屏幕互动应用系统,用手势操作替代了鼠标以及键盘的部分功能,通过动态手势触发鼠标事件和键盘事件可以直接对大屏幕的内容进行互动操作。系统运行流畅,简单实用,真正实现以用户为中心的人机交互。