نُقدّم طريقة جديدة لتمييز الحركات والتعبيرات اليدوية تعتمد على وصفات التباين الزماني-المكاني، ونهجًا مُوزّنًا للاستخلاص المحلي على السطح ريمان، يأخذ بعين الاعتبار الفضاء المنحني الناتج عن هذه الوصفات. ثم تُستخدَم هذه التقنية الموزونة أثناء عملية التقوية (boosting) لبناء خوارزمية تصنيف متعدد الفئات النهائية، والتي تعتمد على أكثر المناطق الزمانية-المكانية فائدة. كما نُظهِر كيف يمكن حساب هذه الوصفات بسرعة باستخدام تمثيلات الفيديو التكاملي (integral video representations). وتُظهر التجارب أداءً متفوقًا للطريقة المقترحة مقارنةً بعديد من التقنيات الحديثة الأفضل في مجالها، على مجموعات بيانات رياضية (UCF Sport)، وتعبيرات الوجه (CK+ Facial Expression)، وحركات اليد (Cambridge Hand Gesture). وتُعد الطريقة المقترحة قوية وفعّالة، ولا تتطلب معالجة إضافية للفيديوهات، مثل كشف الخلفية (foreground detection)، أو اكتشاف نقاط الاهتمام (interest-point detection)، أو تتبع الحركات.