Minimal effects of stereopsis on processing realistic faces
Notice bibliographique
Résumé
There is some evidence of an upper visual field advantage for face processing that has been taken as support for evolutionary pressures for face detection. However, these effects tend to be small and the outcomes variable; this may be due to the use of 2D images, which lack the volumetric 3D information present in the real world. Here, we evaluate the impact of naturalistic 3D face stimuli (relative to 2D), and their location in the visual field, on face detection and recognition. Stereopairs of photorealistic face stimuli were presented using a mirror stereoscope in 3D and 2D. In all experiments, the target was present in 50% of the trials, and proportion correct was used to compute sensitivity (d’). In Experiment 1 (N=28), we used a visual search paradigm; stimuli were presented in a semi-circular array in either the upper or lower visual field. The distractor faces were tilted 15 deg to the left (or right), and observers indicated if the target face (tilted in the opposite direction) was present. We varied the number of distractors, location and modality (2D vs. 3D). This low-level task showed no effect of modality and a weak effect of location. In subsequent experiments, we used the same stimuli but in high-level recognition-based tasks. We varied task difficulty, modality and also tested both upright and inverted faces (Experiment 2, N=22; Experiment 3, N=26). We found no effect of 3D viewing or location in either of the experiments, nor was there an interaction. The presence of a strong face inversion effect confirmed that observers were processing the faces holistically. Our results suggest that visual field asymmetries may only occur for tasks that rely on low-level properties. Further, the lack of effect of stereopsis implies that 2D images can be reasonable proxies for natural 3D faces.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».