近年来,随着相关技术的发展,人体运动分析已发展为一个融合多学科知识的交叉研究领域,并成为图像处理与计算机视觉领域中备受关注的前沿方向之一。它是结合生物力学和计算机视觉的一项重要技术,在多个领域都有着广泛的应用前景和潜在的经济价值。鉴于此,越来越多的科研机构、商业机构都相继投入到该领域的科研中来。人体运动属于典型的链接型非刚体运动,结合模型进行人体运动分析有着极大的研究价值。对此,本文利用人体模型,针对人体运动分析领域相关问题,主要进行了以下研究工作：(1)利用背景差分法进行运动目标分割。针对本文实验环境的实际情况,结合帧间差分法与平均法思想进行背景建模,对传统平均背景法进行了改进,并利用基于灰度直方图的自适应阈值分割法与形态学处理方法实现运动目标的完整分割。(2)利用OpenGL完成人体模型的建立。本文提出一种新的可变形模型,并利用该模型对人体上臂、前臂、大腿、小腿进行建模,从而近似地反映出手臂以及腿部运动过程中肌肉所发生的形变情况。(3)利用基于模型的粒子滤波算法对人体手臂运动以及各肢体运动进行跟踪。针对链接型运动的高维空间特性,结合分块采样策略,采用自上而下的搜索方式完成基于模型的粒子滤波算法,并利用该算法对手臂运动以及各肢体运动进行跟踪。(4)利用模型进行人体转动力学分析。提出一种基于模型的人体转动力学分析方法,结合人体模型将人体有效地看成由多个部分共同构成的组合系统,并根据转动力学相关知识,对各个部分的转动分别进行分析,从而得到整个人体的转动力学参数,并近似地对整个人体转动进行分析。