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Enregistrement W2950523554

Orientation-Specific Adaptation on Face Recognition

2017· article· en· W2950523554 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStudent Research Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacial recognition systemCognitive psychologyAdaptation (eye)Face perceptionOrientation (vector space)Stimulus (psychology)Face (sociological concept)PsychologyComputer sciencePerceptionCommunicationArtificial intelligencePattern recognition (psychology)NeuroscienceSociologyMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human observers are more sensitive to faces than any other visual stimulus. For decades, researchers have been interested in determining the visual information contained within faces that make them “special”. Recent evidence suggests that the most important information in faces for recognition is contained within horizontally oriented frequency bands of the face image (Dakin & Watt, 2009), which suggests that a disproportionate amount of information processing comes from mechanisms that are horizontally tuned. If this is true, then adapting those mechanisms in an orientation-specific manner should influence our ability to process faces. In this research, we will evaluate whether or not orientation-specific adaptation influences face recognition. If face processing heavily depends upon horizontal information, then selectively adapting those mechanisms should reduce observers’ ability to recognize faces. The same effect should not be observed with vertical adaptation. Overall, these results will provide insights into the role that low-level orientation information plays in facial recognition. Discipline: Psychology Honours Faculty Mentor: Dr. Nicole Anderson

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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.

Tête enseignante Opus0,533
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,037 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle