人体姿态识别技术广泛应用于人们的生产生活中,因肢体动作信息的特殊性,越来越多的学者投入到人体姿态识别的研究中。但捕获的人体运动序列在时间、空间上数据量都很大,帧与帧之间的数据存在冗余,再加上人体运动的任意性都给运动的识别带来了巨大挑战。因此如何有效的表示人体的动作,如何有效的提取人体特征,如何用有效的方法识别出人体动作都成为人体姿态识别需解决的关键问题。本文在已有研究的基础上,深入研究了人体动作的特征提取方法和识别方法后,提出了新颖的动作特征提取算法和动作识别算法。本文具体研究工作如下：(1)通过对国内外人体姿态识别发展情况的研究,分析了人体运动捕获的不同方法,比较各种方法的优缺点。并在此基础上选择合适的运动捕获方法,并且建立相应的运动捕获数据库；(2)分析已有的研究成果,了解并掌握了有关的运动特征的描述方法。本文针对人体动作捕获的数据量大,对后期算法复杂、识别效率低等问题,提出一种新颖的运动特征描述方法:(3)讨论已有动作识别算法,并且比较了各种算法的优缺点,在此基础上提出了一种有效的运动识别算法,并用该算法对捕获的运动序列进行识别；(4)提出一种提高运动识别精度的辅助性方法,并将其用在实验系统中,进一步提高了运动的识别率。通过对大量实验结果和数据分析表明,运用本文提出的新颖运动特征描述方法及相应的运动识别算法,试验系统能够准确识别出人体相似的动作。