The role of the upper and lower face in the recognition of facial identity in dynamic stimuli.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Studies show that the information from the upper half of a face plays a greater role in the recognition of facial identity than the lower half. However, in daily life faces are usually encountered as dynamic stimuli, and recent research has shown that dynamic signatures in facial motion contribute to face recognition. Given that the lower half of the face has more mobile structures, this raises the question whether the upper face advantage is also present with dynamic faces. Objective: Our goal was to determine the relative contribution of the upper and lower face in a short-term face familiarity task. Methods: During the encoding phase, 30 subjects learned 12 whole faces, six as static images and six as dynamic video-clips. During the retrieval phase, subjects saw upper or lower halves and reported which of 3 stimuli belonged to one of the learned set. Half of the subjects saw static images and half saw video-clips in the retrieval phase.. Results: There was an interaction between image type at encoding and retrieval, with 10% better recognition when faces were learned from dynamic video-clips than from static images, but only when tested with dynamic stimuli. Regardless of the type of learning, testing with static images showed a small 3% advantage for the upper face, whereas testing with dynamic images had a .3% advantage for the lower face, but these differences were too small to be significant or to generate an interaction involving face halves. Conclusion: Dynamic presentation of faces enhance encoding of identity, but the influence of face-half at retrieval is modest or non-existent. Meeting abstract presented at VSS 2017
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».