近些年,随着人民生活水平的不断提高,越来越多的人希望通过学习弹奏钢琴来陶冶情操。但是弹琴动作要领多、自主学习效率低、一对一教学费用昂贵等问题,使许多初学者半途而废甚至望而生畏。通过将钢琴专业人士弹琴时手的姿态、手指触键的力度、速度等进行采集与分析,建立钢琴教学服务平台可帮助初学者学习正确的弹琴动作要领,提高自主学习效率。本文通过建立基于leap motion的手部三维测量环境,测量并采集手指触键的运动参数、并对规范的运动特征进行标定和描述,最终建立一套完整的钢琴弹奏手指运动特征测量与评价系统。该系统可辅助初学者和教师实现弹琴规范动作的学习和练习。本文首先根据人手的生理学结构运用D-H参数法建立人手的运动学模型,首次引入手指运动偏角的概念,并推导出其雅各比矩阵为后续运动分析打下基础。然后,本文基于leap motion 3D空间传感器,搭建了手部三维测量平台,植入手指触键三维模型,运用坐标系对齐等方法实现手指触键运动的捕捉和各关节运动特征点的数据采集。通过测量实验验证了模型简化合理、测量方法可靠。接下来,筛选8位手指长度不尽相同的钢琴教师,利用leap motion分别对其手指的触键动作进行测量;进而选取不同的拟合模式在置信区间为95%的条件下进行数据处理,并分别拟合出掌指关节与近指关节,远指关节和偏角的角度变化关系,建立手指触键动作位姿描述的自适应函数。再通过去噪和整合的算法对手指触键动作的速度信息进行处理,得到掌指关节,近指关节,远指关节和偏角在触键时回弹和下落的速度变化量。利用MIDI键盘使用Absolute值简化并测量手指触键落点力,结合运动的位姿和速度,建立完整的自适应手指长度触键动作的特征描述。最后本文采用BP神经网络建立钢琴弹奏手指运动评价系统,该系统将手指触键动作参数:位置、速度、触键反馈等作为输入神经元,将音色和手指触键动作评分作为输出神经元。然后通过训练和测试得到评教效果良好的手指弹奏评价系统。本文研究的钢琴弹奏手指运动特征测量与评价系统不仅可以帮助初学者进行弹琴触键动作自主学习,而且可以帮助手部运动障碍患者实现治疗后期的手部康复训练。