Motion-defined face and object recognition: Evidence from psychophysics, neuropsychology, and functional imaging
Notice bibliographique
Résumé
The studies we report concern recognition of complex objects, such as faces, defined solely by motion cues. Dynamic object shape cues, such as structure-from-motion, are thought to be largely mediated by dorsal-stream areas, such as MT and MST. However, object recognition in general, and unfamiliar face recognition in particular, are strongly believed to be mediated by ventral stream areas. Thus, recognition tasks involving motion defined faces offer a unique opportunity to probe dorsal-ventral integration and its role in complex object recognition. Here, we report data from several psychophysical, neuropsychological, and functional imaging studies that we have conducted in exploring these questions. Our results show that (a) purely motion-defined unfamiliar faces can be recognized, (b) classic effects such as the Inversion Effect may also apply to the recognition of unfamiliar faces defined by motion, (c) intact cortical motion processing mechanisms are necessary for the perception of structure-from-motion objects, (d) intact cortical face processing mechanisms are necessary for the recognition and learning of motion defined faces, and finally, (e) motion-defined faces may not engage the Fusiform Face Area, but the Occipital Face Area. Taken together, our results make several important theoretical contributions. First, that dorsal-ventral integration is necessary for motion-defined object recognition. Second, putative face areas identified thus far with face photographs may not be responsive to dynamic 3D percepts. Finally, the presence of this integration suggests our simplistic hierarchical view of the ventral stream is incomplete.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».