Physically blurred faces are more recognizable at a distance
Notice bibliographique
Résumé
Previous work has shown that faces with a high degree of blur are more recognizable at smaller sizes. In addition, blurry faces generate identity adaptation aftereffects at small, but not large, sizes. This small-size advantage for blurry faces has been observed using digitally scaled and blurred face images. Here, we examine whether the small-size advantage persists in a paradigm with greater ecological validity, where size variation is achieved through viewing distance, and blurring is achieved via physical blurring filters. We tested 12 participants (5 females, 7 males, ages: 20-44 years, M=26.67, SD=7.16) in a face recognition protocol at two viewing distances (1m and 0.35m) corresponding to small (1.66 degree) and large (4.75 degree) face sizes. At each trial, a celebrity face was displayed on a computer screen until response. Trials were blocked by viewing distance (close vs. far), where a randomly selected half of 100 celebrity images were viewed at each distance. The order of blocks was counterbalanced across participants. Faces were viewed behind a 1-degree Luminit holographic Light Shaping Diffusers (LSD®), such that blur level was fixed throughout the experiment. Participants were asked to identify the celebrity at each trial. If the participant was unable to correctly identify the face, they were immediately shown intact images of the celebrity to determine whether they were unfamiliar with the celebrity, in which case the trial was discarded. Face recognition accuracy was 66.22% at the small size, significantly higher than the 60.19% at the large size (p=0.014, d=0.39). Ten out of 12 participants showed the small-size advantage at the individual level. These results replicate earlier findings of better recognition for blurry faces at smaller sizes with digital manipulation of blur and size, and extend them by demonstrating that this small-size advantage generalizes to physically blurred faces viewed at varying distances.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».