Facial Recognition and Visual Processing as We Age: Using the Thatcher Illusion with Famous and Non-Famous Faces
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports a study examining preferred visual processes in recognition of facial features in older vs younger age groups, using Thatcherised images of famous and non-famous people in the one study. The aims were to determine whether decline in visual system processing occurs increasingly as we grow older, and whether there is less decline in recognition of famous (or familiar) faces. Three groups (younger, middle-old and older) made up the sample of 73 people (aged 19-82 years). Visual decline in face recognition across the age groups was assessed based on the Thatcher illusion—using four famous and four non-famous faces either with normal features or with distorted features. The faces were presented one at a time on computer screen, and participants were asked to judge whether the face was distorted (eyes and/or mouth not aligned in relation to the face); in addition, time taken to decision (latency) was also measured. Decline was found in visual processing such that older individuals gave limited attention to facial details (processing faces holistically, with detail errors) and they took longer to decide. Whether the faces were famous or not did not have significant effects on the decisions and there was no interaction with age, though famous faces were given longer attention. Our visual system processes decline as we age in that we give less attention to details and more to holistic processing and so make more errors in recognition. Implications for treatment or amelioration of the effects are discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».