随着生活水平的提高及老龄化现象的加剧,脑中风患者逐年递增,其中大部分患有运动性功能障碍。运动康复训练是一种主要针对心脑血管疾病患者的前期预防或者患有运动性功能障碍患者的康复方法。由于传统医疗器械的康复训练存在枯燥乏味、费用大等弊端,本文将人机交互技术、人体姿势识别技术同运动康复训练结合起来,设计基于Kinect的康复训练平台。主要内容包括姿势样本库的建立,BP神经网络分类器的构造及训练平台的搭建。本文首先利用Kinect采集的关节点数据,并对关节点数据进行处理,提取出关节点向量的方向角度值作为姿势特征向量,同时对姿势特征向量进行储存并建立姿势特征样本库。其次利用姿势特征样本的特征向量数据在Matlab进行BP神经网络训练与测试识,通过仿真结果来验证姿势特征向量提取的有效性,进而构建出BP神经网络分类器,再利用BP神经网络分类器对待测姿势进行姿势特征向量的预测分类,进而实现姿势识别。在姿势识别的基础之上,系统会提供姿势识别信息的反馈,提示患者所做的姿势是否达到要求,对其训练进行指导。最后搭建运动康复训练硬件平台,并在Visual Studio 2010上编写程序,完成基于Kinect的康复训练平台设计,并进行在线实验,验证实验平台设计的可行性与合理性。这种基于体感设备的运动康复训练方法具有较好的交互性、廉价性、方便性,不仅能够有效解决基于传统医疗器械的康复训练方式所存在问题,而且能够提高患者的训练热情与积极性。