人机交互是指人与机器的互动和交流，其最终目的在于使机器人善解人意，能领会和模仿人的语言和行为，让人类能够更有效更自然地实现与机器人之间的互动。要想使互动自然，就必须摒弃传统的输入输出方式，使人与机器之间的沟通类似人与人之间的沟通。而人与人之前的互动交流很大程度上依赖于语音和视觉，所以人机交互必会沿着语音和视觉交互的方向发展。本文就是针对此提出了基于人体动作姿态的人机交互技术，在此领域中做了探索。本文首先整理归纳了人机交互技术的发展和人体动作姿态识别方面的研究成果并对我们的实验平台NAO机器人做了详尽介绍，随后给出了人体动作姿态的识别算法，此算法包括人体部件检测器的训练和使用，多指标评价标准的定义和计算。最后在机器人实验平台上完成实验。在前人的相关工作基础上，本文的主要工作如下：(1)在NAO机器人实验平台上，提出了基于人体动作姿态的人机交互方法，实现了让NAO机器人模仿人体动作姿态以及根据特定的动作指令作出相应反馈。(2)在训练人体部件检测器时，从大量图片中剪切出人体部件，旋转这些部件图像，使其主轴竖直，经过这一步归一化之后会减少人体部件图像之间的类内距离。在使用人体部件检测器检测特定部件时，旋转被检测图片，使得我们可以检测出可能的所有候选位置。(3)提出了6种评价标准对人体部件的候选位置进行评价，从中选出最优。这6种评价标准包括：部件符合度、前景覆盖率、前景覆盖熵、先验概率、关联性以及骨骼密度和居中程度。用这6种不同的评价标准对特定部件的所有候选位置打分，从中选出分数最高的位置。(4)对NAO机器人模仿动作的空间一致性和时间一致性也做了初步研究。