基于视觉的人体动作分析是一项新兴的计算机视觉技术,其思想是通过计算机对人体的肢体运动进行分析识别,从而得到有用的信息。该技术的核心为运动目标的检测、跟踪、识别。本文研究了人体下肢运动的计算机视觉分析,并尝试将其分析结果用于人机交互接口。本文首先研究了基于背景减除的运动目标分割技术以及基于MeanShift的目标跟踪技术。之后针对腿部运动分析的特殊要求,提出了分离双腿的检测算法,并扩展了MeanShift算法,将其应用在腿部跟踪上。最后,本文展示了所提出算法在人机接口中的应用。本文的主要工作可以概括为如下几个方面:详细的分析了背景减除法中颜色空间和相似测度的选择问题,并提出了一种新判据来比较测试了8种方法。分析总结了基于MeanShift的目标跟踪算法,并讨论测试了其在带宽选择方面的改进。提出了一种可以定位两腿位置的检测算法。将MeanShift算法扩展到前景投影曲线上,并提出了斥力因子解决同时跟踪两腿的问题。而为了使跟踪算法能够适应快速运动,本文将Kalman滤波与前景投影跟踪将结合。将算法用软件实现,并将其应用在计算机游戏,和虚拟现实程序中。