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提出一种人体行为识别方法。构建MACH滤波器组,对视频片段的三维时空体进行滤波,得到时空相关体;采用三层最大池化方法提取时空相关体的特征向量,采用高斯隶属函数对池化特征向量进行扩展;构建多类SVM分类器并进行特征分类,识别行为类别。在ADL和UCF Sports两个国际上通用的人体行为数据集上进行人体行为识别实验,实验结果表明,该方法的识别率高于现有的人体行为识别方法,对不同人体行为的区分能力更强。