Face Perception: Importance of phase alignments
Notice bibliographique
Résumé
Complex patterns, such as faces, can be described by the combination of their Fourier frequency and phase components. Whereas the role of frequency information has received the majority of research attention, the importance of phase information in face perception has been largely neglected. In the experiments reported here, we sought to investigate the role of phase information on face perception using a discrimination task on arrays of face morphs. In the first experiment, we varied the amount of aligned Fourier phase in different regions of the face frequency spectrum in order to determine whether the information in some regions was more important than others and whether the properties of the underlying neural processes are best understood in terms of frequency bandwidth or number of phase-alignments. In the second experiment, linear filtering was implemented to estimate the information content in different face frequency bands and to determine whether it is the number of phase-alignments or the signal-to-noise ratio of phase-alignments that matter. In the third experiment, we varied the distribution of phase-aligned frequencies to ascertain whether it is the number of contiguous phase-aligned frequencies or the global signal-to-noise ratio that matters. We conclude that there are underlying processes that depend on a certain signal-to-noise ratio of phase-alignments within a contiguous range of face frequencies (we termed these critical band of phase alignments) which operate with equal efficiency throughout the face frequency spectrum.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».