التعرف على الأفعال في حالة واحدة يهدف إلى التعرف على فئات أفعال جديدة من خلال مثال مرجعي واحد، والذي يُشار إليه عادةً باسم المثال المرجعي (الAnchor Example). يقدم هذا العمل نهجًا جديدًا للتعرف على الأفعال في حالة واحدة في البيئات الحقيقية، حيث يتم حساب تمثيلات الحركة التي تكون مقاومة لظروف الكينماتيك المتغيرة. يتم بعد ذلك إجراء التعرف على الأفعال في حالة واحدة من خلال تقييم تمثيلات الحركة للمثال المرجعي والهدف. كما طورنا مجموعة من الخطوات المكملة التي تعزز أداء التعرف على الأفعال في السيناريوهات الأكثر تحديًا. تم تقييم نهجنا على معيار NTU-120 العام للتعرف على الأفعال في حالة واحدة، حيث تفوقنا على نماذج التعرف على الأفعال السابقة. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بتقييم إطار عملنا في حالة استخدام حقيقية لعلاج الأشخاص ذوي الطيف الذاتي (الأوتوستم). هذه التسجيلات تكون خاصةً صعبة بسبب وجود تشوهات عالية المستوى ناجمة عن حركة المريض. توفر نتائجنا ليس فقط مقاييس كمية ولكن أيضًا مقاييس نوعية عبر الإنترنت، وهي ضرورية لتقييم ورصد المريض أثناء العلاج الفعلي.