移动人体分割、轮廓提取与运动捕获技术是计算机视觉领域的研究热点，在人体动画、虚拟现实、增强现实、人机交互、视频监控、体育运动分析、辅助临床医疗诊断等领域均有着广阔的应用前景。高斯背景建模法是目前较常用的移动目标分割方法，但是分割后容易在目标内部产生空洞，尽管可以利用形态学进行处理，但是提取的人体轮廓不够精确。此外当光线变化以及人体与背景颜色接近时，运动目标的分割也无法获得较好的结果。在运动捕获方面，一种实时的简单快速的人体运动状态获取算法仍有待于研究。　　 本文结合虚拟现实游戏系统的研发，主要针对室内单目俯视视频序列中的人体运动进行轮廓提取与运动捕获。通过在游戏场景上方设置的摄像头实时捕获人体运动图像序列，再利用轮廓提取算法提取人体运动序列中的轮廓，然后分析这些轮廓的形状，找出轮廓的关键点，分析关键点的位置关系与时间序列关系，推断出人体运动的状态。最后由人体运动状态驱动虚拟人物的行为与虚拟环境的改变。　　 主要完成的工作：1)结合运动人体的特点，根据背景差分法与Canny梯度计算方法，提出一种具有自适应背景图象更新的功能的运动人体检测及提取精确轮廓的算法。实验证明该算法能有效利用图像中人体梯度信息，对光照变化有较好的适应能力。2)提出具有自适应灰度阈值选取功能的两步轮廓提取方法，在光照不均匀及人体与背景颜色相近似的情况下具有较好的处理效果。3)提出实时运动捕获算法，实验表明该算法能对简单人体行为进行快速反应，能有效的支持虚拟现实的交互系统。4)与小组人员合作构造了一个虚拟现实游戏系统，以人体运动捕获结果为输入，为使用者提供逼真的游戏氛围。