基于时空特征的方法是行为识别的主流方法，已经有许多研究学者提出了多种局部时空特征。然而，不同的局部特征所反映的行为信息的侧重点并不一样。通过引入集成学习的方法，对多种特征在分类器层次上进行融合，使得多种特征能够优势互补，从而增强了特征的描述能力，为构建出高效、稳定的行为识别分类器提供了保证。经仿真实验验证，所提出的方法是鲁棒和有效的。