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随着视频数据的海量增长,在人体动作识别领域,单一特征的运用已经不能满足现有的对复杂动作,复杂环境的识别问题。基于此,提出了一种利用多示例将多种动作特征融合来识别人体动作的方法,通过利用传统的多示例学习中包的概念,将同一个样本的不同的特征表征作为在同一个包下的示例.将同一类动作的所有包作为正包,其它种类的动作作为负包,来学习模型进行分类。通过在常用数据库上的测试取得了较好的结果。