Facial movement optimizes part-based face processing by influencing eye movements
Notice bibliographique
Résumé
Much of our understanding about face processing has been derived from studies using static face pictures as stimuli. It is unclear to what extent our current knowledge about face processing can be generalized to real world situations where faces are moving. Recent studies have shown that facial movements facilitate part-based, not holistic, face processing. The present study, using high-frequency eye tracking and the composite face effect paradigm, examined the overt visual attention mechanisms underlying the effect of facial movements on part-based processing. In the moving face condition, participants first remembered a face from a 2-second silent video depicting a face chewing and blinking. They were then tested with a static composite face. The upper and lower halves of the composite face were from different models, which were displayed either aligned or misaligned. Participants judged whether the upper half of the composite face was the same person as the one they just saw. The static face condition was identical to the moving face condition except that the to-be-learned faces were static pictures. Participants eye movements during learning and testing were recorded. Consistent with previous findings, learning moving faces led to a smaller composite effect than learning static faces, suggesting that facial movements facilitated part-based face processing. In addition, participants exhibited longer looking time for each fixation (i.e., deeper processing) while learning the moving relative to the static faces. Further, each participants upper face looking time advantage while learning moving relative to static faces positively predicted the part-based face processing increase engendered by facial movements. The association was only observed in the aligned but not the misaligned condition, indicating that fixating the moving upper face half was specific to reducing the interference from the aligned lower face half. These results indicate that facial movement optimizes part-based face processing by influencing eye movements. Meeting abstract presented at VSS 2014
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».