Recognition of Deformed Familiar Faces: Contrast Negation and Nonglobal Stretching
Notice bibliographique
Résumé
Familiar face recognition is robust to subtle and drastic changes in appearance. Knowing which conditions harm our recognition highlights underlying processes that have prominent roles in face learning. Here, we focused on two image deformations that studies suggest independently harm recognition: contrast negation and stretching of top or bottom halves of a face orthogonal to the unstretched half (nonglobal stretching). Participants were asked to categorize self-reported familiar or unfamiliar faces presented in photographic positive and negative in a fully within-subjects design. In Experiments 1 and 2, recognition of contrast-positive faces was robust to global and nonglobal stretching, suggesting iso-dimension ratios do not have a role in familiar face recognition. However, performance was consistently impaired by contrast negation in all configurational conditions. Further reductions in categorization accuracy when top halves of contrast-negated faces are stretched suggest some limited role for configuration under these image conditions. In Experiment 3, presenting the top or bottom half of nonglobal stretch conditions suggested categorization of nonglobal stretch faces did not require perception of the whole face, in the research design reported here. These results highlight further limits to configurational accounts of face recognition and indicate a relatively important role for surface reflectance cues.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».