视频人体运动分析是计算机视觉和计算机图形学相互融合的一个重要研究方向，是智能空间技术的核心技术之一，其研究核心是从单个或多个视频序列中检测、跟踪人体，获取人体运动数据，描述和理解人体运动，判断人的意图。　　 在对国内外相关研究现状分析和比较的基础上，对基于视频的人体识别、跟踪及人体朝向判断等技术进行了研究，主要做了以下工作。　　 首先，本文对运动人体目标的常见检测方法进行了综述，然后提出了一种基于背景差分和肤色识别相结合的人体检测方法，降低了背景的颜色对肤色的干扰而造成误检、漏检的风险，提高了人体检测的准确性。　　 其次，对运动人体的常见跟踪方法进行了综述，然后基于OpenCV的AVAUX模块，实现了人体的Meanshift的改进跟踪算法，结合智能空间的特点对人体上半身进行选择性的跟踪，降低了由于活动空间中桌椅等家具对人体下半身的遮挡而造成的跟踪失败的可能性，提高了跟踪的鲁棒性。　　 最后，分别针对多目和单目环境，提出了基于头部肤色区域变化的人体朝向分析的解决方案，这样在基于智能空间的人体监控中，就可以进一步确定人的视野范围及注意对象，进而推断其当前的活动状态，分析其行动意图。