Masking of individual facial features reveals the use of horizontal structure in the eyes
Notice bibliographique
Résumé
We previously demonstrated that information in the horizontal band is maximally diagnostic for face identification, and the extent to which observers preferentially utilize this information is correlated with their face identification accuracy (Pachai et al., VSS 2011). However, it remains unclear how this diagnostic information is distributed across the face, and from which regions observers extract this information. The present experiment addressed these questions using a 10-AFC face identification task in which stimuli were masked with localized patches of white, horizontal, or vertical noise at one of four rms-contrast levels (0.01, 0.1, 0.2, and 0.3) centred on one or more face parts (left eye, right eye, nose, and mouth). The various noise types and contrasts, plus a no-mask condition, were intermixed randomly within sessions, and the various mask locations were blocked across sessions. A template-matching simulated observer demonstrated more masking with noise centred on either eye than the nose or mouth, and more masking with horizontal than vertical noise centred on either eye or the mouth, supporting the idea that the eyes are maximally informative for face identification, and that the eyes and mouth contain diagnostic horizontal structure. In human observers, masking was negligible when noise was centred on any single feature regardless of noise contrast. Observers also demonstrated a minimal threshold increase when we simultaneously masked the nose/mouth or one eye/nose/mouth. However, thresholds were elevated significantly at multiple noise contrasts when both eyes were masked simultaneously, and greater masking was obtained with horizontal than vertical noise. Efficiency relative to the template-matching observer also was higher when at least one eye was unmasked than when both eyes were masked. Together, these results suggest that human observers preferentially utilize diagnostic horizontal structure contained in the eye/eyebrow region to identify upright faces, and that performance suffers when this information is rendered unavailable. Meeting abstract presented at VSS 2013
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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 | 0,000 |
| 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 ».