太极拳是一种受到广大人民群众喜爱的健身活动,是人们修身养性、陶冶情操的方式之一。通过使用动作捕捉系统和数据手套捕捉人体运动姿态,实时指导练习太极拳,对推广太极拳、传播太极拳文化具有重要的意义。本文提出了太极拳和人体全身姿态捕捉相结合的双向自然交互的太极拳辅助教学与评价方法,为太极拳学习爱好者提供一种全新的教学方式。本文的主要工作如下:(1)针对实时人体全身动捕的问题,分析基于约束的层次和刚体力学的人体骨骼模型,使用惯性动作捕捉系统和数据手套采集人体姿态数据,采用三维面片模型构建人体三维模型,实时动态重构人体三维骨骼模型。(2)针对太极拳手势识别的问题,分析太极拳中常见手势,使用数据手套采集大量的太极拳手势数据,建立基于PSO改进的BP网络模型,提出太极拳中拳法手势的识别算法。(3)针对太极拳整体和局部动作趋势预测识别的问题,分析太极拳招式特点,太极拳动作中各主要关节的活跃情况和空间特性,提出构建太极拳动作原语库;分析人体动作和人体关节点传感器的分布特点,提出太极拳动作相似度金字塔模型。分析全身传感器位姿数据,基于SVM的整体动作识别,分析人体局部关节传感器数据,构成局部关节向量,基于CCA的局部关节向量度量,对关节运动趋势预测,从而对太极拳动作给出合理化指导建议。实验结果表明能够实时准确的对人体肢体动作和手部姿态进行识别,离线构建动作原语库,在线实时分析人体局部关节动作,及时给出合理化动作指导建议,能够有效的辅助指导太极拳教学,促进太极拳的传播与发展。