기술 속성 및 다른 기술 속성 이 확률 형식 으로 표현 되 는 경우 , 목표 데이터 의 값 은 1 일 수 있 고 , 사전 설정 된 알고리즘 은 최고 확률 을 이용 하 여 표현 된 목표 기술 속성 을 인식 하 고 , 목표 기술 속성 을 목표 이미지 내 의 대상 의 겉보기 특징 의 기술 속성 으로서 사용 하 는 것 이 다 . 예 를 들 어 , 비교 또는 조회 후 에 , 최고 확률 을 이용 하 여 표현 된 기술 속성 이 목표 이미지 내 의 대상 의 겉보기 특징 의 기술 속성 으로서 선택 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 머리카락 의 겉보기 특징 의 기술 속성 은 짧 은 머리카락 및 긴 머리카락 을 포함 하 고 , 목표 구역 , 오프셋 구역 , 및 후보 구역 에 대해 특징 분석 이 수행 된다 . 이 경우 , 목표 데이터 의 값 이 1 인 것 이 짧 은 머리카락 의 기술 속성 의 표준 으로서 사용 되 고 , 하나 의 목표 구역 , 하나 의 오프셋 구역 , 및 2 개 의 후보 구역 에 대해 특징 분석 이 개별 적 으로 수행 된다 . 목표 구역 , 오프셋 구역 , 및 후보 구역 들 에 대응 하 는 기술 속성 의 획득 된 확률 들 은 각각 : [ 짧 은 머리카락 의 기술 속성 : 0 . 7 , 긴 머리카락 의 기술 속성 : 0 . 3 ] , [ 짧 은 머리카락 의 기술 속성 : 0 . 95 , 긴 머리카락 의 기술 속성 : 0 . 05 ] , [ 짧 은 머리카락 의 기술 속성 : 0 . 6 , 긴 머리카락 의 기술 속성 : 0 . 4 ] , 및 [ 짧 은 머리카락 : 0 . 45 의 기술 속성 , 긴 머리카락 의 기술 속성 : 0 . 55 ] 이 다 . 선택 결과 는 max 연산 을 통한 제 1 기술 속성 0 . 95 이 다 . 다시 말 해서 , 머리카락 의 기술 속성 은 짧 은 머리카락 의 기술 속성 으로서 인식 된다 . 다른 예 로서 , 목표 구역 , 각각 의 오프셋 구역 , 및 각각 의 후보 구역 과 매칭 하 는 동일 한 기술 속성 의 확률 들 에 대해 합계 연산 을 수행 함 으로써 확률 들 의 합 이 획득 되 고 ; 확률 들 의 합 에 대해 평균 화 처리 또는 서포트 벡터 머신 처리 가 수행 되 고 ; 최고 확률 을 이용 하 여 표현 된 목표 기술 속성 이 목표 이미지 내 의 대상 의 겉보기 특징 의 기술 속성 으로서 선택 된다 . 다른 구현 에서 , 목표 데이터 는 표준 이미지 의 표준 파라미터 일 수 있 고 , 상이 한 방식 들 로 표준 이미지 에 대해 특징 분석 이 수행 된 후 에 획득 되 는 표준 파라미터 일 수 있 다 .