Face diet revealed: A study of daily exposure to faces in adult observers
Notice bibliographique
Résumé
A variety of well-established phenomena in face perception are often explained based on the 'face diet'—the contents of daily exposure to faces. For example, the face inversion effect and the other-race effect are believed to stem from minimal exposure to inverted and other-race faces, respectively. Face perception involves a protracted development period and remains malleable well into adulthood (Germine, Duchaine, Nakayama, 2011; Rhodes et al. 2011). Previous studies focused on the face diet in infancy (Jayaraman, Fausey, Smith, 2015; Sugden, Mohamed-Ali, Moulson, 2013). We present the first report on the face diet of adults (N=29) via a head-mounted camera. Our aim was to 1) provide empirical evidence for widely-believed assumptions such as the predominance of own-race and upright faces; 2) examine unknown aspects of the face diet regarding gender, familiarity, and pose; 3) test whether visual experience with faces occurs most often at close social distances, a hypothesis that was borne out of previous work (Oruc, Barton, 2010; Yang, Shafai, Oruc, 2014). Out of the 25,691 recorded frames (>214 hours of footage), 7475 faces were detected and annotated for gender, ethnicity, size, familiarity and pose. No inverted faces and no differences between exposure to faces of either gender were observed. Majority of faces were own-race (>85%). Faces were most frequently seen in the three-quarters pose, followed by frontal, and then by profile. Over 75% of faces were familiar, reflecting the longer periods of interaction with familiar individuals in contrast to brief encounters with strangers. Seventy-three percent of all faces were viewed from 1.5 m or closer, peaking at 89 cm (median), corresponding to a face size of about 8-9 degrees visual angle. These results confirm widely-accepted assumptions regarding the contents of the face diet and furthermore provide a potential explanation for effects of size in face recognition performance. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».