随着体感设备Kinect的流行,虚拟现实和人机交互技术更快的走进了公众的生活。其中,虚拟试衣可以带给人们方便快捷的全新试衣体验,已经成为一个研究热点。但是,目前大多数虚拟试衣系统研究重点主要放在服装模拟和人机交互方面,没有考虑衣服模型跟随人体转身实现旋转。针对上述问题,本文提出了改进方案,实现可360旋转的实时虚拟试衣系统。主要内容如下:本文提出了基于椭圆肤色模型的人脸检测来判断人体的前背面。借助微软Kinect体感设备捕获的使用者身上的骨骼特征点,并实时跟踪,通过索引提取到使用者头部关节点三维坐标数据,在Kinect获取到的彩色图像上进行人脸头部定位,图像分割,人脸肤色检测,计算比值,判断出人体的前背面。由于Kinect捕获的骨骼关节点数据不够准确,提出了基于灰色预测模型的人体骨骼节点运动轨迹的预测。对人体左右肩部节点的数据变化进行实时预测,当左右肩部关节点的深度坐标值产生跳变时,判断出跳变时刻。结合人脸检测和灰色预测的结果,判断是否需要对控制虚拟人物模型的骨骼关节点数据纠正。针对不同情况,利用不同的人体骨骼关节点数据驱动虚拟人物模型运动,确保可转身试衣系统的实现。提出的方法具有以下优点:(1)真实感,用户不仅可以看见正面还能看见背面的试衣效果,实现了 360度试衣。(2)实时性,灰色模型预测可以够快速得出预测的结果,完成服装模型跟着人体实时旋转。(3)准确性,试衣过程中不能存储大量的骨骼关节点信息,而其他预测方法会产生误判。实验结果表明,该试衣系统能够实现更好的动态试衣效果。