Encoding of age-invariant identity versus identity-invariant age from faces: An fMRI-adaptation study
Notice bibliographique
Résumé
Humans can both estimate the age of people from their faces and recognize the same individual at different times of life. This indicates an ability to perceive age-related characteristics that generalize across identity, and also an ability to derive age-invariant representations of facial identity. We investigated the degree to which either or both of these abilities reflected the operation of processes within the fusiform face areas (FFA), of the left and right hemispheres, through the use of an fMRI adaptation paradigm. Our stimuli were 3D avatar faces created with FaceGen software. Ten different individual male faces were chosen with the aim of maximizing the perceived differences between faces. We created images of each face at 10 different ages ranging from 20 to 60 years. Eleven healthy subjects participated in this study. First, an FFA in both the right and left hemisphere was identified in each individual using a functional localizer that contrasted blocks of viewed objects with blocks of viewed faces. Following the localizer, subjects underwent a block-design adaptation run consisting of three experimental conditions; blocks of avatar faces which differed in both identity and age, blocks of avatar faces which differed in identity but all of the same age, and blocks of the same avatar face at different ages. We found that adaptation for identity regardless of variations in age occurred most strongly in the left FFA (p[[lt]]0.00003), with a trend to a similar effect in the right FFA (p= 0.09). Neither the left or right FFA showed adaptation effects for age. We conclude that age-invariant representations for face identity may be encoded within the FFA, possibly predominantly within the left hemisphere, and that representations of age-related characteristics of faces may be encoded elsewhere in the face-processing network.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».