この研究結果は他の年齢層検出研究と比較すると、より詳細なパターン認識を可能にする革新的アプローチであることが示唆されます。従来のグローバル特徴量ベースアプローチでは実現困難だった7つの異なる年齢グループ（教育レベルごと）を検出する任務を成し遂げました。具体的には85%以上の精度および0.17未満の平均AGD値を達成しました。これらの結果は、CCIおよび時間系列データ解析を組み合わせて児童年齢層検出タスクに取り組んだ本提案手法が非常に有望であることを示しています。