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为充分利用时空分布信息及视觉单词间的关联信息,提出了一种新的时空非负成分表示方法（ST-NCR）用于动作识别.首先,基于视觉词袋（Bo VW）表示,利用混合高斯模型对每个视觉单词所包含的局部特征的时空位置分布进行建模,计算时空Fisher向量（STFV）来描述特征位置的时空分布;然后,利用非负矩阵分解从Bo VW表示中学习动作基元并对动作视频进行编码.为有效融合时空信息,采用基于图正则化的非负矩阵分解,并且将STFV作为图正则化项的一部分.在3个公共数据库上对该方法进行了测试,结果表明,相比于Bo VW表