The Impact of Viewing Time to Internal Facial Features on Face Recognition Performance Following Implicit and Explicit Encoding
Notice bibliographique
Résumé
The eyes play an important role in conveying social cues, including identity. Previous studies have shown that face recognition performance is higher when the eyes are visible or cued during encoding, compared to when the eyes are absent or when other features are cued. Here we explored the relationship between time spent looking at the eyes during encoding and face recognition performance, and whether this link might vary with task demands. Eye movements were compared while participants mentally assessed the trustworthiness of faces (implicit encoding task), and when they memorized the identity of faces (explicit encoding task). Behavioural performance was obtained during a surprise old/new face recognition test following the implicit task, and during an expected old/new face recognition test following the explicit task. With a preliminary sample (N = 38), participants spent less time looking at the mouth during encoding, compared to the left eye, right eye, and nose, which did not differ from each other. However, task demands did not differentially affect feature viewing times. Face recognition accuracy (d') was higher following the explicit encoding task compared to accuracy following the implicit encoding task. Moreover, for the explicit task only, longer viewing time to the left eye was weakly associated with higher accuracy, whereas longer viewing time on the nose was weakly associated with lower accuracy. These findings support a link between time spent looking at specific facial features and face recognition performance that seems dependent on the task demands at encoding, such that only the left eye seems to play a role in facilitating intentional face recognition. Meeting abstract presented at VSS 2018
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».