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倒立顔の効果

概要

ソース: ジョナサン ・ Flombaum 講座-ジョンズ ・ ホプキンス大学

認識、それは多くの複雑な要求実際が楽な集中的な認識し、複雑な刺激を解釈する能力が感じている場合の処理します。処理を専門し、非常に重要な刺激の特定の種類の自動化されたためにです。この現象の最もよい例間では表面処理です。人々 は、検出し、顔を認識しようとしてはしないでください。それはちょうど起こるようです。ただし、顔を検出し、それらを互いに離れて言っては実際に厳しい計算作業です。

人間の顔認識能力は、特殊な計算と専用の脳のネットワークに依存します。これの 1 つの単純なデモは、倒立顔の影響です。逆さまに顔の認識は認識、右側よりもはるかに難しいが、他の多くの種類のビジュアル オブジェクトでも同じではないです。倒立顔の効果は、さまざまな方法で示されます。このビデオは、偶発的顔処理と倒立顔の効果を調査するためメモリ パラダイムのエンコーディングを示しています。

手順

1. 装置および刺激

  1. この実験では、コンピューターとソフトウェアをスクリプト実験を必要があります。
  2. さらに、実験では、顔画像、できれば同じ照明条件と感情表現の比較的大規模なセットが必要です。オンラインで自由に研究目的のためこのような画像の多くのデータベースが利用できます。良いリソースは MIT の顔データベース: http://web.mit.edu/emeyers/www/face_databases.html#oulu

2. デザイン

  1. 80 の顔画像のセットを組み立てます。半分、40 の 2 つのグループにそれらを分けます。実験の付随的露出部分に 1 つのグループを使用して、テスト部分の箔として使用するその他のグループを留保します。
    1. 2 つのグループは、男性と女性の同じ相対的な割合があるに注意してください。つまり、40 の 1 つのグループで 25 の男性の顔がある場合、必要があります 25 の他にも。
  2. 付随的露出プログラム

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結果

結果の分析、単に逆さまに (反転) 試験と臨床試験 (アップライト) を右側面ので参加者によって正しく認識されて顔の割合を計算します。図 2に示すように、バー グラフを使用してパフォーマンスを比較します。最も視覚的に通常のオブザーバー精度は、倒立顔に比べてアップライトと高くなります。しかし、これは困難な作業、直立面に対しても 0.9 以下のパフォーマンスを見?...

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申請書と概要

倒立顔検出が困難なプロセスには多くのアプリケーション。たとえば、ニューロ イメージング研究は、特殊な表面処理に関わる脳部位を識別するために効果の利用をしています。脳スキャンは、オブザーバー直立表示できるだけでなく、面を反転するときに取得されます。2 種類の刺激への応答ファイルと比較されます。刺激の両方のセットは全体的に非常に似ている visual プロパティを持?...

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タグ

Inverted face EffectFace RecognitionBrain NetworksVisual ObjectsExperimentsCognitive ProcessesBrain ActivityIncidental encoding Memory ParadigmMale And Female FacesIncidental ExposureTesting PhaseKey Press ResponseNatural Face Processing

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0:00

Overview

1:06

Experimental Design

2:45

Running the Experiment

3:58

Representative Results

4:43

Applications

5:44

Summary

このコレクションのビデオ:

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