基于视频的人体运动跟踪是一种使用普通摄像机跟踪无标记人体运动的技术。它在自动监控、人机交互、体育运动分析等许多领域有重要的应用价值。在该方面的研究是近年计算机视觉领域的一个热点研究方向。由于问题的复杂性和缺乏对人类视觉本质的理解,基于视频的跟踪始终是计算机视觉中的难题。本文的研究内容以奥运科技项目为背景,针对以举重运动为代表的体育运动分析所提出的非接触、无妨碍的测量与仿真的要求,利用计算机图形图像和计算机视觉等技术,探讨了基于多摄像机视频的三维人体运动跟踪和仿真技术。本文的主要工作和贡献如下:(1)提出了一个基于优化算法的跟踪框架。该框架直接融合来自多个摄像机的数据,使用灰度、边界和轮廓三种图像特征来建立人体运动跟踪的目标函数。目标函数采用残差平方和形式,通过比较人体模型投影与提取的图像特征来建立,并使用高斯-牛顿优化算法求解。(2)设计了一个多摄像机人体运动跟踪环境,包括一个参数化的人体骨架模型和人体外观模型,以及一种实用的外参定标算法。在此基础上我们实现了多摄像机三维人体运动跟踪的算法实验平台。(3)提出了一种基于轮廓匹配来预测二维关节点的算法,有效地解决了遮挡和跟踪错误积累这一关键问题。另外我们提出使用“人体自相交限制”、“肤色区域约束”、“对称性约束”等先验知识来提高跟踪算法对遮挡、环境变化以及噪声的适应性。(4)实现了面向举重运动的三维人体运动跟踪原型系统。该系统能够自动跟踪举重运动的三维人体运动参数以及杠铃的运动参数。(5)设计并实现了一个可以实时捕捉人体上半身运动的系统,实现了跟踪的自动初始化以及自动从跟踪错误中恢复,并且在一定程度上处理光照变化、身体自遮挡等问题。该系统通过结合使用人脸检测、肤色检测和概率跟踪等技术,可以使用单个普通摄像头在一般的室内环境下跟踪人体的脸部和手臂关节位置。