Robust face detection with limited visual input does not elicit saccadic response
Notice bibliographique
Résumé
Faces are extremely important stimuli for humans, and there is growing evidence that face detection and localisation occurs early in the visual hierarchy. Faces provoke saccadic responses within 100 ms after stimulus onset (Crouzet et al., 2010, J Vis), and face-selective neural representations have been identified in early visual areas (Campana et al., 2020, bioRxiv). Given that face detection may be accomplished by early, low-level visual processing, we examined whether detection and localisation can be accomplished in the absence of perceptual awareness. In a 2AFC saccadic choice task, faces and objects were presented for 8, 100, or 400 ms, followed by 400 ms phase-scrambled masking images. Observers were asked to look for the face (or object) target and to make a manual response corresponding to the target location. We predicted more accurate saccadic responses to faces compared to objects, independent of stimulus visibility. Results showed high detection accuracy even at the 8 ms SOA, with only a 20-30% reduction in visibility for face and object targets, respectively. Eye-tracking data showed that saccadic response was not necessary for accurate detection. In the critical 8 ms SOA condition, observers only made saccades on about 20% of the trials despite high manual detection accuracy. However, observers were more accurate in detecting faces, and when they did execute saccades, saccadic accuracy towards targets was above chance for faces but not for objects. These results demonstrate a remarkable robustness for face detection with very little visual input and without initiating saccadic response. Better understanding of the covert detection processes for such limited visual input may extend models of human eye movements for overt visual targeting.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».