ChildCI Framework: Analysis of Motor and Cognitive Development in Children-Computer Interaction for Age Detection

要約

この記事では、最近のChildCIフレームワークで提案されたさまざまなテストの包括的な分析を紹介し、時間の経過に伴う子供の神経運動と認知発達の理解を深める可能性と、e-Healthやe-Healthなどの他の研究分野での応用の可能性を証明します。
eラーニング。
特に、モバイルデバイスとの子供の相互作用の運動および認知の側面に関連する100以上のグローバルな機能のセットを提案します。それらのいくつかは、文献から収集および適合されています。
さらに、我々は彼らの運動と認知行動に基づく子供の年齢層検出のタスクのための実験結果を含む提案された機能セットのロバスト性と識別力を分析します。
この調査では、2つの異なるシナリオが考慮されています。i）単一テストシナリオとii）複数テストシナリオです。
公開されているChildCIdb_v1データベース（18か月から8歳までの400人以上の子供）を使用すると、93％を超える精度が達成され、子供の年齢とモバイルデバイスの操作方法との高い相関関係が証明されます。

要約(オリジナル)

This article presents a comprehensive analysis of the different tests proposed in the recent ChildCI framework, proving its potential for generating a better understanding of children’s neuromotor and cognitive development along time, as well as their possible application in other research areas such as e-Health and e-Learning. In particular, we propose a set of over 100 global features related to motor and cognitive aspects of the children interaction with mobile devices, some of them collected and adapted from the literature. Furthermore, we analyse the robustness and discriminative power of the proposed feature set including experimental results for the task of children age group detection based on their motor and cognitive behaviors. Two different scenarios are considered in this study: i) single-test scenario, and ii) multiple-test scenario. Results over 93% accuracy are achieved using the publicly available ChildCIdb_v1 database (over 400 children from 18 months to 8 years old), proving the high correlation of children’s age with the way they interact with mobile devices.

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