体操动作识别系统的设计旨在通过Kinect准确掌握训练者的身体轮廓和身体位置来确定训练者动作的标准程度,结合体育活动的特点,为体操训练提供有效的解决方案,从而提高训练者的运动水平,并通过数据采集、数据处理与特征提取、人体姿态识别的方法辅助动作学习。系统使用Kinect进行数据采集,实时获取所检测到的用户人体的骨骼关节位置信息,将产生的数据流逆重定向于系统中的动画模型上,用以驱动Kinect应用平台里的动画人物模型,输出平滑的人物模型动画和实时检测更新的骨架错位提示信息进行人体姿态识别,在系统骨骼信息特征提取功能模块中将训练者与先前录入的标准动作进行对比,实时将骨骼节点错误信息以分数的形式展示给训练者,引导训练者规范动作,一定程度上降低了学习难度提高了学习效率。本系统主要工作如下:采用骨骼蒙皮算法优化人物模型,在Unity平台进行三维角色动画渲染和演示。当设备捕捉到运动数据后,运用双四元数线性蒙皮算法强化运动细节处理,平滑人体模型,使其表现的更加细腻;通过改进人体运动识别算法的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）和人工神经网络（Artificial Neural Network）两种算法进行人体骨骼关节计算与识别,基于静态K均值算法进行聚类,结合DTW算法解决体操姿态特征序列不对齐的问题,将Kinect设备采集的体操运动数据具体化、数字化,增强系统鲁棒性,算法的性能与运动数据准确度得到提升,降低了资源负载,更加合理利用硬件资源;针对实际生活中通过Kinect识别体操动作方面,结合动态时间规整的思想,设计出基于DTW的体操动作识别算法,能够有效地解决体操动作序列对应帧在时间轴上的匹配问题;为了更好的帮助体操训练者掌握体操动作精准度,分别对人体骨架数据在角度和速度两个维度上进行特征提取,实现了将训练者的体操动作数据与标准体操动作数据库的数据进行比对,根据动作标准度评判得出分数,让训练者可以选择不同的体操训练项目,随时进行所需要的动作学习,并将错位信息实时反馈给训练者,纠正错误。实验结果证明本系统能够较好地辅助训练者学习体操项目。