How extraneous facial markings affect recognition
Notice bibliographique
Résumé
The ability to recognize faces accurately is of significant concern across an array of fields, being critical to our legal system by playing a pivotal role in eyewitness identification and even beginning to be incorporated into artificial intelligence (e.g., facial recognition software). It is important, then, to understand when facial recognition is accurate and when it is not. Most research on facial recognition is limited to the impact of internal facial features (e.g., eyes, nose, and mouth) on accuracy. In the current study, I tested the accuracy of human recognition for faces containing extraneous markings (e.g., moles, scars, tattoos). In Experiment 1, I had participants study a series of faces, some of which were altered to include a mole or a scar, and then completed an old-new recognition task. I found that unaltered faces were more discriminable than faces in either altered condition; there were no differences between the altered conditions. In Experiment 2, I used a similar study phase but tested memory using two-alternative-forced-choice between the studied target and an alternative version of the same face. I once again found better discriminability for unaltered faces compared to faces with scars but only marginal differences compared to those with moles. In Experiment 3, I compared unaltered faces to faces with moles and faces altered to be more traditionally distinct (e.g., altered eye size); an old-new recognition test was used. I found better discriminability for the distinct faces in comparison to the other conditions; no difference was found between the other conditions. Finally, in Experiments 4a and 4b, using a different set of face stimuli, I compared old-new recognition for faces with and without tattoos, with the latter also using inversion at test. I found similar discriminability between faces with tattoos and those without was found in 4a, while better discriminability was found for the faces with tattoos in 4b. Together, these results indicate that the effect of extraneous markings depends more on how different markings are from each other than simply on the presence of one. Additionally, results also indicate that the presence of the markings shifts from processing the markings as extensions of faces and toward processing them as objects. Implications for the memorability of faces with extraneous markings and the multi-dimensional space framework are discussed.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».