The Effect of Information-Spread on Face Discrimination
Notice bibliographique
Résumé
Despite our extensive experience with faces, we are surprisingly inefficient at face identification. Previous research in our lab and others has suggested that we use only a small proportion of the available information in face identification tasks, and that this information is centered about the eyes and eyebrows. Interestingly, the eye and brow regions are the most informative for face identification in our stimuli. Here we consider the possibility that observers are simply unable to process information across the entire face, and focus on localized regions as the best way to cope with this limitation. Observers discriminated between two faces in each of two different conditions. In one condition, all of the pixels were presented in localized regions around the eyes and brows (“high information value”). In the other, the pixels were distributed broadly about the face but did not include the same eye/brow regions (“low information value”). A staircase varied the total amount of information available in each condition by varying the number of pixels presented. For example, 10% of the stimulus information is packed into a relatively small number of pixels around the eyes/brows in the “high information value” condition, whereas 10% of the stimulus information in the “low information value” condition is spread about a much larger number of pixels. Observers required a significantly higher percent of information in the “low” condition than in the “high”, suggesting that the total amount of stimulus information is not as important as the spatial distribution of that information. Observers are much more efficient at discriminating faces based on the most informative regions, even when that information is contained in relatively few pixels. We are currently examining the effects of learning and stimulus context to determine the extent of flexibility in observers' face processing strategies.
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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 | 0,002 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».