Performance of typical and superior face recognizers on a novel interactive face matching procedure
Notice bibliographique
Résumé
Unfamiliar simultaneous face matching is error prone. Reducing incorrect identification decisions will positively benefit forensic and security contexts. The absence of view-independent information in static images likely contributes to the difficulty of unfamiliar face matching. We tested whether a novel interactive viewing procedure that provides the user with 3D structural information as they rotate a facial image to different orientations would improve face matching accuracy. We tested the performance of 'typical' (Experiment 1) and 'superior' (Experiment 2) face recognizers, comparing their performance using high-quality (Experiment 3) and pixelated (Experiment 4) Facebook profile images. In each trial, participants responded whether two images featured the same person with one of these images being either a static face, a video providing orientation information, or an interactive image. Taken together, the results show that fluid orientation information and interactivity prompt shifts in criterion and support matching performance. Because typical and superior face recognizers both benefited from the structural information provided by the novel viewing procedures, our results point to qualitatively similar reliance on pictorial encoding in these groups. This also suggests that interactive viewing tools can be valuable in assisting face matching in high-performing practitioner groups.
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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 | 0,000 |
| 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 ».