출처: 조나단 플롬바움 연구소 -존스 홉킨스 대학
인식에서 복잡한 자극을 인식하고 해석하는 능력이 쉽게 느껴지지만 실제로 복잡하고 집중적인 처리를 요구하는 경우가 많습니다. 이는 특정 유형의 매우 중요한 자극에 대해 처리가 전문화되고 자동화되어 있기 때문입니다. 이 현상의 가장 좋은 예 중 하나는 얼굴 처리입니다. 사람들은 얼굴을 감지하고 인식하려고 하지 않습니다. 그것은 단지 일어날 것 같다. 그러나 면을 감지하고 서로 떨어져 말하는 것은 실제로 까다로운 계산 작업입니다.
인간의 얼굴 인식 능력은 전문 계산 및 전용 뇌 네트워크에 의존합니다. 이 것의 간단한 데모 중 하나는 반전 된 얼굴 효과. 거꾸로 된 얼굴을 인식하는 것은 오른쪽 위로 인식하는 것보다 훨씬 더 어렵지만 다른 많은 종류의 시각적 개체에게는 마찬가지입니다. 반전 된 얼굴 효과는 다양한 방법으로 입증됩니다. 이 비디오는 얼굴 처리 및 반전 된 얼굴 효과를 조사하기위한 부수적 인코딩 메모리 패러다임을 보여줍니다.
1. 장비 및 자극
2. 디자인
결과를 분석하려면 참가자가 올바르게 식별한 얼굴의 비율을 거꾸로(반전) 및 오른쪽 위쪽(똑바로) 면으로 시험하는 시험에서 정확하게 식별된 얼굴의 비율을 계산하기만 하면 됩니다. 그림 2와같이 막대 그래프를 사용하여 성능을 비교합니다. 대부분의 시각적으로 정상적인 관찰자의 경우 반전된 면에 비해 직립으로 정확도가 훨씬 높아집니다. 그러나 이것은 어려운 작업이며, 당신...
반전된 면을 처리하기 어려운 발견에는 많은 응용 프로그램이 있습니다. 신경 이미징 연구, 예를 들어, 전문 얼굴 처리에 관련 된 뇌 영역을 식별 하는 효과 활용. 관찰자가 똑바로 서있는 얼굴뿐만 아니라 반전 된 얼굴을 볼 때 뇌 스캔을 촬영합니다. 그런 다음 두 종류의 자극에 대한 응답을 비교합니다. 두 자극 세트모두 전반적으로 매우 유사한 시각적 특성을 가지므로 시각적 시스템의 대부분?...
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