La imitación de comportamientos humanos es una de las formas efectivas de desarrollar inteligencia artificial. Los bailarines humanos, de pie frente a un espejo, siempre logran una evaluación estética autónoma de sus propios movimientos de baile, que se observan en el espejo. Mientras tanto, en la cognición estética visual de los cerebros humanos, el espacio y la forma son dos elementos visuales importantes percibidos a partir de los movimientos. Inspirado en los hechos anteriores, este artículo propone un nuevo mecanismo de evaluación automática de la estética de los movimientos de baile robóticos basado en la integración de múltiples características visuales. En el mecanismo, un video del movimiento de baile robótico se convierte primero en varios tipos de imágenes de historia de movimiento, y luego se extraen características espaciales (codificación de espacio de ondas) y características de forma (momentos de Zernike y descriptores de Fourier basados en curvatura) de las imágenes de historia de movimiento optimizadas. Basado en la integración de características, se despliega un clasificador de conjunto homogéneo, que utiliza tres bosques aleatorios diferentes, para construir un modelo de estética de máquina, con el objetivo de que la máquina posea la capacidad estética humana. La viabilidad del mecanismo propuesto ha sido verificada por experimentos de simulación, y los resultados experimentales muestran que nuestro clasificador de conjunto puede lograr una alta tasa de aciertos del 75% en la evaluación estética. El rendimiento de nuestro mecanismo es superior al de los enfoques existentes.