본 발명은 민감도를 고려한 다차원 특징의 n차구 기반 앵귤라 보우팅 방법에 관한 것으로서, 입력영상으로부터 추출된 3차원 이상의 n차원 특징벡터( )를 극좌표 형식의 n차구(n-spehere) 기반 구형공간좌표( 로 변환하는 단계와, 구형공간좌표의 입력크기(r)를 부공간 각각의 부입력크기(r k )로 분배하는 단계와, 구형공간좌표의 각 부공간의 위상(θ k )의 입력에 대한 변화량을 편미분하여 민감도(S k )를 산출하는 단계와, 민감도(S k )와, 부공간의 위상(θ k ) 및 부공간에 분배된 부입력크기(r k )를 반영하여 각 위상 빈(bin)에 대한 보우팅값을 분배하는 단계를 포함한다. 이러한 민감도를 고려한 다차원 특징의 n차구 기반 앵귤라 보우팅 방법에 의하면, 적은 데이터베이스에 대해서도 인식성능을 확보할 수 있는 강인한 특징벡터 코딩을 제공하며, HAD 또는 HAR에 적용시 그 인식 및 탐지 성능이 향상될 수 있다.