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Enregistrement W2028620092 · doi:10.1167/9.8.527

View-based categorization and face discrimination: Does categorization occur after face detection?

2010· article· en· W2028620092 sur OpenAlexaff
Charles C.-F. Or, H. R. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationStimulus (psychology)PsychologyFacial recognition systemArtificial intelligenceFace (sociological concept)Pattern recognition (psychology)Face detectionPsychometric functionComputer sciencePsychophysicsCognitive psychologyPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has suggested that object recognition does not follow a linear processing sequence of object detection, object categorization, and within-category identification. Rather, an object's category is retrieved as soon as it is detected (Grill-Spector & Kanwisher, 2005, Psychological Science). Here we examined whether face recognition is processed likewise, when face view is regarded as a category. We measured behavioural performance on three tasks: face detection, face-view categorization, and within-view face identification, by using the method of constant stimuli combined with a two-alternative forced-choice (2AFC) match-to-sample paradigm. The stimuli were synthetic faces (size: 3.25° × 4.49°) with 5 views for each face identity (front, 20° left, 20° right, 20° up, 20° down). The observer's task was to identify the previously-flashed stimulus between two alternatives, following brief presentation of a stimulus (duration between 13 and 133 ms) and a mask. The two alternatives were: (1) a face and a non-face (detection task), (2) two different face views of the same individual (categorization task), and (3) a face and its anti-face with the same view (identification task). Detection threshold as a function of presentation time was the point of 75%-correct performance on the psychometric function. The results showed a significantly shorter threshold duration for face detection than for face-view categorization, and only a slightly (non-significantly) shorter threshold duration for face-view categorization than for face identification. Further analysis suggested a significant difference between the psychometric functions for categorization and identification. We demonstrated that the face-view category is retrieved after face detection, and importantly, this view-based categorical analysis takes almost as long as the face identification process. We therefore concluded that the processing sequence of view-based face recognition does not follow Grill-Spector and Kanwisher's proposal on object recognition. Additional processing is essential for face-view categorization as opposed to face detection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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