Orientations for the successful categorization of facial expressions and their link with facial features
Notice bibliographique
Résumé
Horizontal information was recently suggested to be crucial for face identification. In the present paper, we expand on this finding and investigate the role of orientations for all the basic facial expressions and neutrality. To this end, we developed orientation bubbles to quantify utilization of the orientation spectrum by the visual system in a facial expression categorization task. We first validated the procedure in Experiment 1 with a simple plaid-detection task. In Experiment 2, we used orientation bubbles to reveal the diagnostic-i.e., task relevant-orientations for the basic facial expressions and neutrality. Overall, we found that horizontal information was highly diagnostic for expressions-surprise excepted. We also found that utilization of horizontal information strongly predicted performance level in this task. Despite the recent surge of research on horizontals, the link with local features remains unexplored. We were thus also interested in investigating this link. In Experiment 3, location bubbles were used to reveal the diagnostic features for the basic facial expressions. Crucially, Experiments 2 and 3 were run in parallel on the same participants, in an interleaved fashion. This way, we were able to correlate individual orientation and local diagnostic profiles. Our results indicate that individual differences in horizontal tuning are best predicted by utilization of the eyes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».