天语手机软件，天语V209手机Java的软件( 六 )

总的来说，测试数据集由660个样本组成，均匀地分布在儿童和成人之间。我们使用剩余的样本训练RF模型，并选择树号为200 。与其单独划分所有划动并通过大多数投票达成最终决定，我们在较早阶段将其多个连续输出与它们的概率组合，并取平均值作为我们的预测概率。
图5显示了ROC曲线，通过改变划分的次数来进行分类决策。增加滑动次数时，分类错误可以大大减少。随着我们将滑动次数增加到8次，EER本地收敛到3.0％。尽管数据集的有限大小不允许我们进一步增加滑动次数，但结果清楚地表明使用多次滑动可以提高准确性。
限制与未来探讨：儿童多样性、有限的手势等
有几个问题有待探讨。
1、由任务属性造成的偏差。虽然没有限制用户如何执行触摸手势，实验中使用的具体应用（任务）会影响手势几何。因此，依赖任务的多样性可能会影响iCare的准确性。值得研究手势和相应的特征如何随着不同的任务而变化。
2、儿童用户的多样性。考虑到女孩和男孩身体的不同发育率，应该检查不同性别的触摸模式。此外，随着儿童的行为每年发生显着变化，可能会降低整体的准确性。我们还观察到，3岁以上的儿童可以使用PIN码解锁智能手机，即使他们无法读取数字。
3、有限的手势。还有很多其他的手势（例如，滚动）在我们的研究中还没有探索过。实际上，用户可能需要在不同类型的手势之间来回切换，才能在智能手机上完成任务。将所有类型的手势融合在一起可以产生更快的分类决策并可能提高准确性。
4、提高准确性。鉴于连续8次滑动和准确性，我们的方法可以为现有的父母监控应用程序提供很好的补充。但是，在应用到现实世界之前，其准确性应该得到改善。我们可以通过解决上述三个限制来提高准确性。此外，智能手机上还有其他内置传感器（例如陀螺仪和加速计），可以利用这些传感器来导出用户的分类结果特征。
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