随着运动捕获技术的不断发展,及大规模三维人体运动数据库的建立,三维人体运动数据检索技术已受到人们的广泛关注。现有的三维人体运动数据检索技术主要集中在基于内容的检索,虽然对运动特性进行分析,但分析内容大多基于运动的非语义低层物理特征,不仅难于理解而且存在“语义鸿沟”问题,导致三维人体运动数据的检索结果不尽如人意。针对上述问题,本文在分析总结前人工作的基础上,就三维人体运动数据的语义检索方面,尤其是如何解决三维人体运动数据的低层特征与高层语义间的语义鸿沟问题展开研究,主要工作如下:基于运动数据的低层物理特征,结合人体运动学信息,利用几何编码函数及自定义的编码条件自动提取具有语义信息的运动特征;依据运动数据的语义特征及人体骨骼结构,建立具有语义信息的语义索引树结构,并得到相应的特征索引值,应用层次聚类算法创建有组织的语义特征库;结合运动特征的层次描述机制,制定基于特征索引相似性比较、基于特征编码相似性比较及基于运动数值相似性比较的层次化语义搜索策略,以提高逻辑相似运动的检索能力,并实现了一个高效的基于语义特征的人体运动数据检索系统。通过本文的研究,利用基于语义特征的检索技术,在大规模、复杂的运动数据库中实现三维人体运动数据的高效检索,从而生成复杂并且细节丰富的人体动画,进一步推动计算机动画、游戏娱乐、智能仿真以及多媒体信息检索等研究领域的发展。