老人等特殊人群的智能护理是人体行为识别研究的新方向。现有行为识别方法在学习样本时需要人工标记的样本数量多，在面向特殊人群行为识别应用时存在工作量大、识别率低的问题。为此，提出一种主动学习与预测方法，依据信息熵和互信息量构建目标函数，主动学习行为样本集，自动生成需要人工标记的样本子集。同时，以无向图模型作为行为描述子，依据信任传播方法进行类标签预测。实验结果表明，该方法需要人工标记的样本数量少，而且对特殊人群行为识别的识别率高。