运动人体识别是机器视觉研究中一个非常重要的研究领域,由于视频处理系统能够非常有效地实现这个目标以及数字信号处理器(DSP)的快速发展,基于视频处理平台的人体监控系统正越来越多地被人们关注。目前它正被广泛地应用于虚拟现实、人体行为分析、人体安防监控等等多种应用场合。本文研究了运动人体识别算法,并且实现了算法向DSP 平台的移植与优化。该算法主要包括背景建模与前景提取、人体头部定位、人体肢体提取和人体建模几个部分。在人体头部定位部分,本课题提出了一种改进的基于视觉特征的两步头部定位算法,此算法可以在复杂的情况下更准确地定位到头部。同时在人体肢体提取部分,本文提出了一种基于NCM 点的主观分割算法,它可以在依然准确划分人体肢体部分的前提下大大降低算法的计算量,使得算法更适合在嵌入式系统平台上运行。同时本文研发了基于TI 公司TMS320C6x11 DSP 的嵌入式视频处理系统,它使用模拟视频信号解码器(SAA7111A)及编码器(SAA7121H)实现从标准模拟视频信号中解码出数字图象数据以及将数字图象数据编码成标准模拟视频信号。这样使得本系统可以采用任何带有标准模拟视频接口的图象传感器和图象监视器,大大提高了平台的灵活性。最后,文中给出了最终人体监控系统的运行参数和实验结果,实验结果表明:系统可以有效地定位人体主要肢体部分,完成人体建模。