Perception of identity: Robust representation of familiar other-race faces despite natural variation in appearance
Notice bibliographique
Résumé
The other-race effect (better recognition of own- compared to other-race faces) has been framed as a problem with discriminating among other-race identities. Another impairment in recognizing other-race faces is the ability to recognize the same identity across a set of images that incorporate natural variability in appearance (e.g., changes in expression, lighting conditions, head orientation), known as within-person variability. We recently reported that within-person variability affects identity perception more for unfamiliar other-race faces than unfamiliar own-race faces (Zhou, Laurence & Mondloch, 2014). In the current study we examined how within-person variability affects identity perception in familiar other-race faces (i.e., whether participants would mistake two images of the same other-race person as belonging to different people even when viewing photographs of familiar identities). Chinese participants (n=100) were given 40 images of two identities (20 images/model) and asked to sort them into piles according to identity such that each pile had all images of the same person. The two identities belonged to one of four categories: familiar own-race, familiar other-race, unfamiliar own-race, or unfamiliar other-race. There was a significant interaction between familiarity and race of faces, p = .007. When faces were unfamiliar, participants sorted photos into significantly more piles (i.e., perceived more identities) for other-race faces (M = 11.56) than for own-race faces (M = 7.28), p = .006. This own-race advantage was eliminated when the identities were familiar (Mean piles = 2.12 and 2.24 for own- and other-race faces respectively). We are currently replicating this finding by testing Caucasian participants (n=60) with Caucasian and African American faces that are either familiar (NBA players) or unfamiliar (College basketball players). Our study adds new evidence of a fundamental difference between familiar versus unfamiliar face recognition; the other-race effect is limited to unfamiliar faces. Meeting abstract presented at VSS 2015
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».