El estudio de los comportamientos humanos tiene como objetivo obtener una percepción más profunda de los estímulos que controlan la toma de decisiones. Describir, explicar, predecir y controlar el comportamiento humano puede clasificarse como comportamiento no agresivo o comportamiento anómalo. El comportamiento anómalo es cualquier actividad inusual; los comportamientos impulsivos agresivos o violentos son los más perjudiciales. La detección de tales comportamientos en el momento inicial es fundamental para orientar las decisiones de seguridad pública y es clave para su seguridad. Este documento propone un método automático de reconocimiento de eventos agresivos basado en una representación y análisis de características efectivas. El enfoque propuesto depende de una característica discriminativa espacio-temporal que combina histogramas de gradientes orientados y características densas de flujo óptico. Además, se utilizan técnicas de análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminante lineal (LDA) para la reducción de complejidad. El rendimiento del enfoque propuesto se analiza en tres conjuntos de datos: Hockey-Fight (HF), Stony Brook University (SBU)-Kinect y Movie-Fight (MF), con tasas de precisión del 96.5%, 97.8% y 99.6%, respectivamente. Además, este documento evalúa y contrasta la ingeniería de características y las características aprendidas para el reconocimiento de eventos agresivos impulsivos. Los experimentos muestran resultados prometedores del método propuesto en comparación con el estado del arte. La implementación del trabajo propuesto está disponible aquí.