An adaptation study of internal and external features in face representations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have shown observers rely more on internal than external features when recognising familiar but not unfamiliar faces. Objective: We used an adaptation paradigm to examine whether this difference in internal and external feature contributions to processing is also reflected in differences in the representations of these two classes of faces in the human visual system. Methods: Twelve subjects adapted to a) whole faces, b) internal features alone, or c) external features alone for 5sec, and were then asked whether a briefly shown ambiguous whole-face most resembled the first or second person. Ambiguous faces were created by morphing between pairs of faces. One set of blocks used four pairs of celebrities, while the other used four pairs of anonymous faces. Results: We replicated the finding of face-identity aftereffects with whole face adaptors, with equivalent magnitude for both familiar and unfamiliar faces. For unfamiliar faces, adaptation to internal features alone and to external features alone also generated face aftereffects in whole-face test images, which were similar in magnitude but less than that from whole-face adaptors. However, for familiar faces, identity aftereffects were produced only by whole-face adaptors and not by internal or external features in isolation. Conclusion: Internal and external features are equivalent in perceptual representations of unfamiliar faces. Familiar faces require the whole-face context for access to their representations, which may reflect another characteristic of holistic mechanisms in face processing. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».