Brief adaptation increases sensitivity of face recognition
Notice bibliographique
Résumé
Some models of adaptation propose that adaptation may serve to enhance discriminative sensitivity in the visual system. Increased sensitivity has been well established for retinal adaptation. However, empirical data for higher-levels remain inconclusive, with some studies appearing to confirm enhancement for the discrimination of orientation, contrast, and direction of motion, and others failing to find such improvements. In this study we assessed the impact of variable periods of adaptation on face recognition. We measured discrimination contrast thresholds for faces in a five-alternative forced-choice paradigm with or without prior adaptation to a face, for periods ranging from 10ms to 6400ms. Following adaptation and a noise mask lasting 50ms, subjects saw a low-contrast test face lasting 150ms. Contrast of the test image was varied with the Quest procedure to estimate 82% thresholds. For adaptation periods greater than 500ms, contrast thresholds for both faces identical to and different from the adapting face were elevated and continued to increase with longer adaptation durations. However, for durations less than 500ms, adaptation reduced thresholds for the same face, indicating a facilitation effect that was maximal at 200ms, but continued to elevate thresholds for different faces. Similar effects were obtained with adapting faces that differed in size from the test faces, excluding adaptation to low-level image properties as the source of the results. To exclude a response-bias account of the facilitation result we repeated the same experiment with a two-interval two-alternative detection task using the same stimulus set, with similar findings at short adapting durations. We conclude that brief periods of adaptation may serve to enhance recognition in high-level object processing.
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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 ».