Does attention to low spatial frequencies enhance face recognition? An individual differences approach
Notice bibliographique
Résumé
Faces are widely regarded as "special" due to our reliance on holistic or configural processing for their successful recognition. The processing of low spatial frequency information has been associated with holistic processing and is thought to promote a face-specific recognition advantage. There are reliable individual differences in face recognition ability, and these are related to individual differences in various holistic processing measures. There are also stable individual differences in the tendency to use high or low spatial frequency information. To date, however, there have been no investigations of potential relationships between individual differences in high/low spatial frequency use and performance on face recognition tasks. The current study investigated whether individual differences in low spatial frequency use are related to individual differences in face recognition, as well as the extent to which these relationships are face-specific. Participants completed three different face recognition tasks, two non-face recognition control tasks, and a task pitting high and low spatial frequency information against each other. As predicted, individuals who showed greater reliance on low-spatial frequency information had better face recognition ability. However, increased use of low-spatial frequency information also predicted better recognition of non-face stimuli (i.e. cars and abstract art), and the relationship between face recognition and low spatial frequency use was not significant after statistically controlling for non-face recognition performance. The results suggest that the use of low-spatial frequencies in visual processing is beneficial to recognition in general, as opposed to garnering advantages that are specific to faces. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».