为辅助老人看护，提出一种基于视频的人体行为识别方法。采用AMBER方法检测视频中的运动目标，粗定位行为感兴趣区域；提取行为感兴趣区域各像素点的光流，构建归一化的光流方向直方图（histogramsoforientedopticalflow，HOF），用于描述人体行为；采用在线字典学习方法进行训练和测试，在训练阶段寻找最优的字典和稀疏矩阵，在测试阶段依据稀疏性分类不同特征。在国际上通用的ADL人体行为数据库中的仿真实验结果表明，采用本方法进行人体行为识别的识别率高，且不同人体行为之间的分类混淆率低。