为了通过几何特征的有效方法描述人体骨骼运动，构建3D人体动作识别系统，提出一种基于3D骨骼关节空间建模方法。首先，使用自回归和移动平均模型（ARMA）描述每个随着时间变化的运动轨迹，成功捕捉了时空动态运动信息。同时，将该模型的观察矩阵生成的子空间作为格拉斯曼流形中一个点；然后，通过学习控制切线（CT）描述每个类的均值，映射学习过程中的观察变量到所有CT形成局部切丛（LTB），LTB流形数据点可直接在分类器上完成分类；最后，提出的方法使用SVM分类器完成训练和分类。MSR-action3D、Weizmann和UCF-Kinect三个数据库的实验结果验证了该方法的有效性，与几种基于深度数据的算法