为进一步提高老年人日常动作识别系统的准确率，提出一种基于柔性传感器的老年人动作识别方案。通过柔性传感器与三维重力加速度传感器相结合，形成了老年人动作时序数据采集、处理和识别方法，根据人体动作时序波形特征，采用基于快速傅里叶变换的自动切割算法替代传统人工干预的数据预处理和特征提取方式；利用Stacking集成学习技术，将随机森林和朴素贝叶斯作为基分类器，以逻辑回归算法作为次级分类器生成分类模型。与以往依赖单一三维重力加速度传感器以及单一强分类模型进行数据采集和分析的传统技术相比，提出的方法在识别准确率有显著提升，并在临床应用中得到检验。实验结果表明，基于柔性传感器和集成学习的老年人动作识别技术在同时识别多种类型动作时能达到90%以上的准确率。