近年来,随着虚拟现实技术的发展,自然、便携和无侵入性成为了人机交互系统的发展方向。本文目的是通过目标跟踪技术提供一种基于普通纸张的自然、便携和无侵入性的人机交互方式。但是由于普通纸张缺少显著的纹理特征,传统的跟踪算法很难完成鲁棒性的跟踪:跟踪不准确或失败,这极大地影响了人机交互中的用户体验。本文重点研究了实时和鲁棒的普通纸张跟踪的方法。由于高效和准确的纸张检测是实时和鲁棒的纸张跟踪的基础,本文提出了一种基于LSD的纸张检测算法,通过实验验证了对于不同类型的纸张以及在纸张部分被遮挡的情况下,鲁棒性很好。我们又与基于Hough的纸张检测算法做了对比,在测试样例中,本文算法平均耗时为24.1ms,而基于Hough直线检测的算法平均耗时为35.7ms,从效率上讲明显优于后者,证明了算法的高效性。本文提出了结合基于LSD的纸张检测算法和压缩感知跟踪算法的普通纸张跟踪算法。此算法通过纸张检测后取的正负样本更新分类器来进行跟踪,跟踪后又进行检测。在有大面积遮挡情况时,由于有了上下文帧与帧之间的关系,此时可以根据跟踪结果来估计纸张位置,跟踪算法并不会失败,所以鲁棒性非常好。由于本文提出的基于LSD的纸张检测算法和引入的压缩感知跟踪算法的效率都是非常高的,加上跟踪后只做小范围的检测,降低了时间复杂度,所以效率也非常高(本文测试实验表明可以达到52帧/s)。总之,本文提出的普通纸张跟踪算法不但鲁棒而且高效。最后,本文通过由Kinect和微型投影仪组成的人机交互系统对此算法进行了检验,符合人机交互系统的实际要求。