Ensemble perception of faces with naturalistic occlusions
Notice bibliographique
Résumé
The visual system takes advantage of redundancy in the world by extracting summary statistics, a phenomenon known as ensemble perception. Ensemble representations are formed for low-level features like orientation and size and high-level features such as facial identity and expression. Whereas recent research has shown that the visual system forms intact ensemble representations even when faces are partially occluded via solid bars, how ensemble perception is impacted with the addition of naturalistic objects such as face masks or sunglasses is largely unknown. To investigate this, we conducted a series of experiments using continuous report tasks in which faces (either varying in identity or expression) were partially occluded with a surgical mask or sunglasses and participants had to report the average face using a face wheel. We found evidence that participants could still accurately extract the average even when a significant portion of it was occluded with either face masks or sunglasses. In a second experiment, however, we found performance was worse when the face wheel was variable trial to trial. Thus part of the preservation of performance in occlusion arises from the visual system learning the features of the particular face wheel being used. Overall, our results suggest that the visual system is able to establish robust ensemble representations for faces with naturalistic occlusions, but that robustness appears to be supported at least partially by learning information about the particular features that are informative for a given set of 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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».