ADAPTATION AFTEREFFECTS FOR FACE-HALVES AND THE EYE-REGION
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is considerable evidence that faces are processed as ‘wholes’ in the human visual system; however, there is also evidence of a feature-salience hierarchy, in that some features contribute more than others to facial percepts. Whether this is true of the neural representations of faces is not known, but a question that can be explored through the use of face adaptation. Objective: We used a perceptual bias technique to determine if there are differential contributions to identity aftereffects from the lower face, upper face, and eye region. Method: We selected two unfamiliar face pairs from the HVEM face database with equivalent physical similarity, as determined by a Bayesian ideal observer technique, and created full-face morphs between each of these face pairs with 2.5% increments, which would serve as probe stimuli. For adapting images, we used (1) the whole unmorphed faces, (2) divided these unmorphed faces into upper and lower halves, and (3) isolated a horizontal band containing the eyes alone. In the first experiment we compared the magnitude of aftereffects generated by whole faces, upper faces and lower faces. In the second experiment we compared the aftereffects from whole faces, upper faces and the eye-band. Results: Upper faces generated aftereffects that were not statistically different from whole faces, while lower faces did not generate significant aftereffects. The eye region generated aftereffects that were not statistically different from those generated by the upper face. Conclusions: The upper face and in particular the eye region form a dominant component of the aftereffects for facial identity, suggesting an important role for these regions in the neural representation of facial identity. This is consistent with evidence from discrimination experiments for a feature-salience hierarchy in human face perception. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».