本发明是一种基于少量缺失信号的在线连续人体运动识别方法，该方法首先针对每种运动类型的信号数据进行训练建立该类信号数据对应的分层回归模型，并标记该类数据所对应的运动种类；其次根据动作之间的连续性和可衔接性构建动作图对连续识别过程中运动类别的估计提供先验知识信息；然后在线识别的过程中，通过分层各个分层回归模型的当前识别结果对连续的运动信号进行划分；最后，对当前识别的运动结果进行在线的绘制，从三维运动数据库中选取对应的运动数据片段，并通过运动图和运动插值技术以及动态时间规整生成连续的三维人体运动数据。