Optimal eye-fixation positions for face perception: A combined ERP and eye-tracking study
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has outlined the existence of a saliency map among facial features, with the eye region being the most salient feature in a face. In addition, event-related potential (ERP) studies showed that the face-sensitive N170 component is larger in response to isolated eyes relative to other face features, and even to a whole face. Although these results suggest that the N170 could be mainly triggered by the eye-region, there is as yet no direct investigation of the N170 response profile when viewers fixate specific facial features within a whole face context. To address this question, EEG and eye-tracking measurements were recorded and monitored simultaneously to allow an accurate sampling of electrical brain signals from fixated face regions, while participants viewed faces in upright or inverted presentations. ERPs were averaged by gaze location (eyes, inion, eyebrows, nose, mouth and jaws). We also introduce a novel analysis procedure, neuroelectrical heat maps, that allowed mapping the amplitude of the N170 responses associated to specific eye-gaze fixations (measured by the eye-tracker) on face displays. Our results revealed that the optimal fixation position on an upright face (i.e., eliciting the largest N170s) is located around the nasion (triangle between to two eyes and the upper ridge of the nose). Interestingly for inverted faces, the optimal positions are mainly clustered in the upper part of the visual field (around the mouth). Our results suggest that the N170 is not driven by the eyes per se, but could rather arise from a general perceptual setting (upper-visual field advantage). It is also possible that the upper part of faces (eyes) serves as an artificial horizon to align a face stimulus on a stored face template.
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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) | 0,001 | 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 ».