随着科学技术的不断发展，大尺寸、高分辨率的显示设备在我们的日常学习、生活和工作中越来越普及，基于大屏幕的交互方式研究逐渐成为人机交互领域的研究热点。微软的Kinect体感交互设备加速了体感交互技术的研究进程，如何利用Kinect提供的深度信息实现自然、友好和高效的大屏交互是本文研究的主要课题。　　在此研究背景下，本文首先对体感交互系统的整体设计做了介绍，然后分别介绍本交互系统中涉及的姿势识别算法、手势识别算法和鼠标控制算法。在介绍算法时，本文会通过针对性的实验对手势识别算法与姿势识别算法准确性和鼠标控制算法中涉及到的各项指标进行全面的测试，以确保系统的可靠性。　　本文的主要工作如下:　　1、提出了一种基于Kinect体感交互设备的大屏交互方法。　　本文提出一种基于Kinect体感交互设备的大屏交互方法。该方法综合利用了手势识别算法、姿势识别算法和鼠标控制算法来实现大屏交互。其中手势识别算法适合一些复杂但是对精确性要求偏低的操作;姿势识别算法适合一些简单常用但是对实时性要求不高的操作，例如返回主界面等;鼠标控制算法用于模拟鼠标行为，适合一些对精度要求较高的复杂操作。通过三种算法相互配合使用，可以极大的提高的本系统的通用性。　　2、提出一种基于动态网格编码的姿势和手势识别算法。　　本文提出一种基于动态网格编码的姿势和手势识别算法，该算法不仅不需要训练过程，而且产生的数据量小，含义直观，且有较高的识别率。将该算法应用于大屏交互中，用户可以通过本文提供的配置工具自定义使用的姿势和手势集合，这极大提高的系统的适用范围。　　3、提出一种基于交互空间划分的鼠标控制方法。　　对于一些较为复杂的操作，单纯利用姿势和手势有时难以满足交互需求，所以模拟鼠标操作成为本文的一个重要组成部分。本文提出一种基于空间划分的鼠标控制方法，可以方便地模拟鼠标的各种操作，进一步提高了系统的实用范围。