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Investigadores/as Institucionales

Martín-Ruiz M-LAutor o Coautor

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3 de octubre de 2022
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Conferencia Publicada
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Artificial Vision Algorithm for Behavior Recognition in Children with ADHD in a Smart Home Environment

Publicado en: Lecture Notes In Networks And Systems. 542 LNNS 661-671 - 2023-01-01 542 LNNS(), DOI: 10.1007/978-3-031-16072-1_47

Autores:

Berrezueta-Guzman, J; Krusche, S; Serpa-Andrade, L; Martín-Ruiz, ML
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Afiliaciones

Tech Univ Munich, D-80333 Munich, Germany - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Madrid 28031, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Salesiana, Cuenca 010105, Ecuador - Autor o Coautor
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Resumen

Artificial vision has made a great advance in the recognition of visual patterns that are not perceptible by humans or that are biased in their interpretation. Among its applications, artificial vision or computer vision has served in the support of people with some kind of disability. In this work, an image classification algorithm is developed to complement a pervasive therapy support system for children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) during the development of their homework. For this purpose, a camera is adapted within a smart environment made up of Smart objects and a robotic assistant. In the system, a convolutional neural network (CNN) is implemented for the classification of the child’s status (doing or not doing his/her homework). An experiment of this implementation is carried out in which the results of the environment without the camera are compared with the results obtained by using the camera and the implemented CNN. The latter results are also compared with the information collected through observation by the therapist during the session. The results show that what the camera identifies as the child not doing homework matches what the smart objects identify as distractions and pauses at 82.70% and what the therapist identifies as distractions and pauses at 98.21%. This approach will help the smart home environment have new and more accurate data to process and make better decisions, just like a therapist would do.
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Palabras clave

adhdcomputer visionconvolutional neural networksroboticssmart homeAdhdArtificial visionComputer visionConvolutional neural networksRoboticsSmart home

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Lecture Notes In Networks And Systems, Q4 Agencia Scopus (SJR), su enfoque regional y su especialización en Signal Processing, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2025-12-22:

  • WoS: 1
  • Scopus: 8
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-12-22:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 7.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 8 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 3.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Ecuador; Germany.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (MARTIN RUIZ, MARIA LUISA).

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