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Enregistrement W869593766 · doi:10.1037/xhp0000095

When less is more: Impact of face processing ability on recognition of visually degraded faces.

2015· article· en· W869593766 sur OpenAlexafffund
Jessica Royer, Caroline Blais, Frédéric Gosselin, Justin Duncan, Daniel Fiset

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVisual processingStimulus (psychology)Backward maskingFace (sociological concept)PsychologyCognitive psychologyCognitionComputer scienceFace perceptionFacial recognition systemPerceptionPattern recognition (psychology)Neuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is generally thought that faces are perceived as indissociable wholes. As a result, many assume that hiding large portions of the face by the addition of noise or by masking limits or qualitatively alters natural "expert" face processing by forcing observers to use atypical processing mechanisms. We addressed this question by measuring face processing abilities with whole faces and with Bubbles (Gosselin & Schyns, 2001), an extreme masking method thought by some to bias the observers toward the use of atypical processing mechanisms by limiting the use of whole-face strategies. We obtained a strong and negative correlation between individual face processing ability and the number of bubbles (r = -.79), and this correlation remained strong even after controlling for general visual/cognitive processing ability (rpartial = -.72). In other words, the better someone is at processing faces, the fewer facial parts they need to accurately carry out this task. Thus, contrary to what many researchers assume, face processing mechanisms appear to be quite insensitive to the visual impoverishment of the face stimulus.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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