Neuro-anatomic correlates of the feature-saliency hierarchy in face processing: An fMRI-adaptation study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous fMRI studies suggest that faces are represented holistically in face processing region of the human brain. However, behavioural studies have also shown that some facial features are more important or ‘salient’ than others for face recognition. Objective: We used fMR-adaptation to ask whether different face parts contribute different amounts to the neural signal in face responsive regions of the brain. Methods: 18 subjects first performed a same/different discrimination experiment to characterize their ability to detect changes to different face parts. Next they underwent an fMRI-adaptation study, in which limited portions of the faces were repeated or changed between alternating stimuli. Results: The behavioural study showed high efficiency in identity discrimination when the whole face, top half, or eyes changed, and low efficiency when the bottom half, nose, or mouth changed. On fMRI, there was a release of adaptation in the right fusiform face area (FFA) and right occipital face area (OFA) with changes to the whole face, top face-half, or the eyes. Changes to the bottom half, nose or mouth did not result in a significant release of adaptation. Finally, we asked whether the neural responses were more correlated with individual subjects’ performance in the behavioural experiment or with physical image changes, as determined by an ideal observer technique. Adaptation in the right FFA was correlated with both perceptual and physical changes to faces, but in the right OFA was correlated only with physical properties of the image, and in the left FFA and left OFA was correlated with neither. Conclusions: The hierarchy of facial features is reflected in activity in the right FFA, further supporting the key role of this structure in our perceptual experience of faces. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».