가능 한 일 실현 형태 에서 는 , M 단 째 의 동작 인식 네트워크 에서 출력 된 동작 인식 특징 을 목표 비디오 프레임 의 동작 인식 특징 으로서 결정 하 고 , 또한 , 목표 비디오 프레임 의 동작 인식 특징 을 뉴 럴 네트워크 의 전체 결합 층 에 입력 하 여 처리 하 고 , 각 목표 비디오 프레임 에 대응 하 는 분류 정보 , 예 를 들 면 , 분류 정보 1 , 분류 정보 2 … … 를 취득 하 도록 해도 된다 . 예 로 는 , 상기 분류 정보 는 벡터 여도 되 고 , T 개 의 목표 비디오 프레임 에 대응 하 는 분류 정보 에 대해 평균 화 처리 를 행하 고 , 처리 대상 비디오 의 분류 결과 를 취득 하 도록 해도 된다 . 상기 분류 결과 도 벡터 이 고 , 처리 대상 비디오 가 속한 카테고리 의 확률 을 나타낼 수 있 다 . 예 를 들 면 , 분류 결과 는 400 차원 의 벡터 여도 되 고 , 상기 벡터 는 400 개 의 파라미터 를 포함 하 고 , 처리 대상 비디오 가 400 종류 의 카테고리 에 속할 확률 을 각각 나타낸다 . 상기 카테고리 는 처리 대상 비디오 에서 의 대상물 의 동작 의 카테고리 , 예 를 들 면 , 보행 , 잔 들 기 , 식사 등 의 동작 이 어도 된다 . 예 를 들 면 , 상기 벡터 에서 2 번 째 파라미터 의 값 이 최대 인 경우 , 처리 대상 비디오 가 2 번 째 카테고리 에 속할 확률 이 최 대임 을 나타내 고 , 처리 대상 비디오 가 2 번 째 카테고리 에 속하 는 것 으로 판단 할 수 있 다 .