Effects of image background on spatial frequency thresholds for face recognition
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of studies have investigated the question of which spatial frequencies, if any, are optimally useful for face recognition. To our knowledge, all of these studies have used face images with monochromatic backgrounds, usually medium-gray. A potential limitation of this methodology is that it does not accurately reflect the real-world situation to which results are to be generalized. That is, in the real world the visual system must recognize faces against a variety of backgrounds, and the spatial frequencies needed for face recognition may be different in these circumstances than when the background is homogenous. In this study, we investigated the differences in spatial frequency thresholds for face matching across three different types of backgrounds: 1) Monochromatic gray, 2) fractal noise, and 3) natural scenes. Observers were asked to find their matching threshold, using the method of adjustment, in a 4AFC match-to-sample task. That is, four faces were presented at the bottom of the screen, and a high-passed or low-passed face was presented in the middle of the screen. Observers were asked to adjust the cut-off of the spatial frequency filter to the point where they could just match the center face to one of the four comparison faces. Our results show small but consistent differences in threshold according to the type of background surrounding the face. Images with a fractal noise background elicited higher low-pass thresholds and lower high-pass thresholds than did the other two background types. There was no difference between monochromatic gray backgrounds and natural backgrounds. These data support the generalizability of results from studies using monochromatic gray backgrounds to real-world vision. However, the data also suggest that non-structured backgrounds can produce additional difficulty in recognizing spatially filtered face images. Additional data using the Method of Constant Stimuli are also being gathered.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».