Spatial-Frequency Thresholds for Configural and Featural Discriminations in Upright and Inverted Faces
Notice bibliographique
Résumé
Face recognition is thought to rely more on the relative positions of face features (configural information) than on the appearance of the individual face parts (featural information). It also seems to rely on a specific band of spatial frequencies (SFs). In this study, we measured the SFs needed for processing configural and featural information using the method of constant stimuli in combination with a simultaneous-matching paradigm. Stimuli were two-octave-wide bandpass-filtered upright and inverted faces that contained either featural or configural modifications. SF thresholds for featural and configural processing were calculated by interpolating between discrimination accuracy scores. Low-pass and high-pass thresholds for featural and configural processing in upright faces were approximately equal, whereas for inverted faces, the thresholds were closer to the middle of the spectrum for configural processing relative to featural processing. Thus, a broader band of SFs, one that overlapped more with the middle of the frequency spectrum, was needed for configural processing than for featural processing in inverted faces. Our findings emphasise the importance of a narrow mid-range band of frequencies for both configural and featural encoding in upright faces and suggest that configural information is extracted less effectively in inverted faces.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».