基于视频的人体运动分析是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它是从视频序列中检测出运动物体,提取人体的关键部位,获得人体运动的有用信息,实现对人体动作、姿态等的进一步识别和分析。基于视频的人体运动分析技术作为生物力学同数字图像处理技术相结合的一项重要技术,在人机交互、智能监控、体育运动分析、医疗诊断、虚拟现实等领域都有着广阔的应用前景。本文以高尔夫球辅助练习系统为背景,对基于视频的人体上肢运动分析技术进行了深入的研究。本文对Canny边缘检测的阈值选取方法进行了改进,用于视频序列的边缘检测；在帧差法基础上,提出了动态区域边缘点保留法来获取运动区域的边缘点集；根据人体先验知识总结出一种边缘点整合的算法,对运动区域的边缘点集进一步处理,用于得到人体运动肢体较为完整的轮廓。本文根据视频人体检测技术和体育运动领域的知识和经验,设计并实现了高尔夫球辅助练习系统。该系统通过对运动员挥杆视频进行处理,实时地判断出运动员上杆过程中手臂动作正确与否,同时还可以定量的显示出待测动作与标准动作之间手臂姿态的差异。实验结果表明,本文较好地解决了视频人体运动分析中背景干扰和人体及服饰的非刚性问题,可以比较准确地检测出人体运动肢体的轮廓。高尔夫球辅助练习系统完成了对运动员上杆过程中手臂动作的检测和分析,达到了辅助训练的目的。