Recognition of static versus dynamic faces in prosopagnosia
Notice bibliographique
Résumé
A striking finding in the face recognition literature is that motion improves recognition accuracy only when viewing conditions are poor. This may be due to parallel (separate) neural processing of the invariant (identity) information in the fusiform gyrus and changeable (social communication) information in the superior temporal sulcus (pSTS) (Haxby et al., 2000). The pSTS may serve as a secondary “back-up” route for the recognition of faces from identity-specific facial dynamics (O'Toole et al., 2002). This predicts that prosopagnosics with an intact pSTS may be able to recognize faces when they are presented in motion. We compared face recognition for prosopagnosics with intact STS (n=2) and neurologically intact controls (n=19). In our experiment, we used static and dynamic (speaking/expressing) faces, tested in identical and “changed” stimulus conditions (e.g., different video with hair change, etc.). Participants learned 40 faces: half from dynamic videos and half from multiple static images extracted from the videos. At test, participants made “old/new” judgments to identical and changed stimuli from the learning session and to novel faces. As expected, controls showed equivalent accuracy for static and dynamic conditions, with better performance for identical than for changed stimuli. Using the same procedure, we tested two prosopagnosic patients: MR, who has a lesion that destroyed the right OFA and FFA, and BP, who has a right anterior temporal lesion sparing these areas. For identical stimuli, MR and BP performed marginally better on static faces than on dynamic faces. For the more challenging problem of recognizing people from changed stimuli, both MR and BP performed substantially better on the dynamic faces. The motion advantage seen for MR and BP in the changed stimulus condition is consistent with the hypothesis that patients with a preserved pSTS may show better face recognition for moving faces.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».