Size constancy in face discrimination: synthetic faces & principal componentss
Notice bibliographique
Résumé
There is some evidence that faces are harder to recognize across a range of sizes using face photographs (Kolers et al., 1985). This may be because the face photographs would have provided more detailed information at larger sizes. We investigate whether thresholds for face discrimination exhibit size constancy using synthetic faces which all have the same information content for face identification. Thresholds for face discrimination were measured using 4-D synthetic face cubes (Wilson et al., ARVO, 2001). The experiment consisted of a 110 ms presentation of one face followed by a noise mask for 110 ms. Then two comparison faces appeared on the screen and a subject selected the face matched to the flashed face in a 2 AFC paradigm. We varied the linear size ratio (1:1, 2:1, or 4:1) between the target face and the comparison faces. When constructing regular face cubes, thresholds for face discrimination tended to remain constant across the size changes between target and comparison faces for both front and 20 deg side views of faces. When constructing face cubes based on principal components of our entire face population, thresholds for face discrimination tended to be unaffected by the size change between the flashed face and the comparison faces over a considerable range of the principal components. Only when the small face was flashed, the thresholds in higher and lower order principal components were affected by the size change. A control experiment in which small faces were flashed for 250 ms restored size constancy. These findings indicate that thresholds for face discrimination exhibit size constancy over a 4:1 size range for most principal components and that size constancy breaks down only when a small face defined by high spatial frequencies is briefly flashed. A longer processing time for small high frequency faces restores size constancy.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».