The Importance of Internal and External Features in Face Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Past research in the field of face perception has found that external facial features (hair, ears, face contour) better facilitate recognition of unfamiliar faces, whereas internal facial features (eyes, nose, mouth) support the recognition of familiar faces. In the current study, we investigate the differential use of internal and external features for the recognition of faces that vary in familiarity and race. White-Canadian participants (target sample size = 260) complete an online card sorting task in which they are given a set of cards containing photographs depicting individual faces. They are instructed to sort the cards into piles for each identity present in the set. Each participant sorts a set of cards with either own-race familiar, own-race unfamiliar, other-race familiar, or other-race unfamiliar faces. These faces are modified to contain only internal features, only external features, or both. Face recognition accuracy is measured by calculating the number of piles (or perceived identities) and the number of misidentification errors. Using a signal detection framework, we will calculate a sensitivity score for each participant to assess their recognition accuracy. Preliminary data from 44 adult participants in the whole face conditions reveal a) an own-race advantage in unfamiliar face recognition; participants perceived more identities when sorting other-race unfamiliar faces (mean = 6.93) versus own-race unfamiliar faces (mean = 4.89), and b) a familiar face advantage (mean = 3.98). We are currently recruiting 220 participants for the internal features and external features conditions and expect to find greater reliance on internal features for familiar faces and external features for unfamiliar faces. Moreover, we expect there to be a greater reliance on internal features for own-race as compared to other-race faces. These results will offer insight into how reliance on internal and external facial features differs based on familiarity and race.
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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 ».