Individual differences in face recognition abilities linked to variations in diagnostic facial information.
Notice bibliographique
Résumé
Face recognition is a complex task on perceptual and cognitive levels. Indeed, significant differences in face recognition abilities exist within the normal population (Duchaine & Nakayama, 2006), and these differences could be accounted for by qualitative and quantitative variations in the perceptual mechanisms associated with face identification. Forty-five participants (18 men; Mage=21.96; SD=3.13) were recruited for this study. The first task consisted of a 1000 trials 2AFC match-to-sample design. Using Bubbles (Gosselin & Schyns, 2001) we investigated whether visual strategies in face recognition differ within a normal population. Bubblized versions of faces were created by sampling facial information at random spatial locations and at five non-overlapping spatial frequency bands. Accuracy was maintained at 75% by adjusting the number of bubbles on a trial-by-trial basis using QUEST (Watson & Pelli, 1983); thus, the number of bubbles reflected the relative ability of the participants. The second task completed by our participants was the Cambridge Face Memory Test + (CFMT+; Russell, Duchaine, & Nakayama, 2009), a measure of face recognition ability. Classification images showing the information in the stimuli that correlated with accuracy were constructed by performing a multiple linear regression on the bubbles locations and accuracy. We constructed one (n=17) for the participants who obtained the best scores on the CFMT+, and one for those (n=13) who obtained the worst scores (0.5 SD above and below the mean, respectively; M=67.54; SD=12.48). A pixel test was applied to each classification image to determine its statistical significance (Zcrit=3.36, p<0.05; corrected for multiple comparisons). Our results indicate that the most skillful participants exclusively use the eye region when identifying faces, whereas the least skillful participants use information stemming from both the region of the eyes and the mouth. These results suggest that differences in perceptual mechanisms of face recognition also exist within the normal population. Meeting abstract presented at VSS 2014
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».