The contribution of texture and shape to face aftereffects for identity versus age
Notice bibliographique
Résumé
Background: Faces have both shape and texture, but the relative importance of the two in face representations is unclear. Objective: We determined the relative contribution of shape and texture to aftereffects for facial age and identity. We then assessed whether adaptation transferred from texture to shape and vice versa, to determine if these were integrated in a single representation. Methods: The first experiment examined age aftereffects. We obtained young and old images of two celebrities and created hybrid images, one combining the structure of the old face with the texture of the young face, the other combining the young structure with the old texture. This allowed us to create adaptation contrasts where structure was the same but texture differed between two adaptors, and vice versa. In the second experiment, we performed a similar study but this time examining identity aftereffects between two people of a similar age. In the last experiment, we used the normal and hybrid images to determine if adaptation to one property (i.e. texture) could create aftereffects in the perception of age in the other property (i.e. shape). Results: Both texture and shape generated significant age aftereffects, but texture contributed the majority of adaptation (77%). Both texture and shape also generated significant identity aftereffects, but the balance was different here, with texture accounting for only 32% of adaptation. In the last experiment, we found no transfer of age aftereffects between texture and shape. Conclusions: Shape and texture contribute differently to different face representations, with texture dominating for age and shape dominating for identity. The lack of adaptation transfer may indicate that these properties are encoded independently.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».