1. 장비 및 자극
2. 디자인

그림 1. 반전된 얼굴 효과를 보여 주도록 설계된 부수적인 인코딩 메모리 패러다임에 대한 방법. 실험에는 두 부분이 있습니다. 부수적 인 인코딩 단계라고 불리는 첫 번째 부분에서 참가자는 40 개의 얼굴 세트를 하나씩 관찰하고 각 얼굴이 남성인지 여성인지 여부를보고하도록 요청받습니다. 두 번째 단계에서 참가자는 깜짝 메모리 테스트를 받습니다. 각 시험에서 두 개의 얼굴이 나란히 표시됩니다. 각 쌍 중 하나는 인코딩 단계에서 표시된 얼굴 중 하나이며, 다른 하나는 호일이라고 불리는 새로운 얼굴이며 관찰자가 이전에는 본 적이 없습니다. 작업은 오른쪽 및 왼쪽 화살표 키를 사용하여 각 쌍의 얼굴이 이전에 본 면을 나타내는 것입니다. 결정적으로, 얼굴 쌍의 절반은 거꾸로 나타납니다. 관심 의 척도는 거꾸로 된 면에 비해 오른쪽 업에 대한 보고서 정확도입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
3. 실험 실행
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

그림 1. 반전된 얼굴 효과를 보여 주도록 설계된 부수적인 인코딩 메모리 패러다임에 대한 방법. 실험에는 두 부분이 있습니다. 부수적 인 인코딩 단계라고 불리는 첫 번째 부분에서 참가자는 40 개의 얼굴 세트를 하나씩 관찰하고 각 얼굴이 남성인지 여성인지 여부를보고하도록 요청받습니다. 두 번째 단계에서 참가자는 깜짝 메모리 테스트를 받습니다. 각 시험에서 두 개의 얼굴이 나란히 표시됩니다. 각 쌍 중 하나는 인코딩 단계에서 표시된 얼굴 중 하나이며, 다른 하나는 호일이라고 불리는 새로운 얼굴이며 관찰자가 이전에는 본 적이 없습니다. 작업은 오른쪽 및 왼쪽 화살표 키를 사용하여 각 쌍의 얼굴이 이전에 본 면을 나타내는 것입니다. 결정적으로, 얼굴 쌍의 절반은 거꾸로 나타납니다. 관심 의 척도는 거꾸로 된 면에 비해 오른쪽 업에 대한 보고서 정확도입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
3. 실험 실행
우리는 얼굴을 감지하고 인식하려고 하지 않습니다. 그것은 단지 우연히 발생합니다.
인상적이게도, 성공적인 인식을 위해서는 복잡하고 까다로운 계산이 전용 뇌 네트워크에서 발생하여 별도의 기능을 응집력 있는 얼굴에 통합해야 합니다.
오른쪽이 위로 향하는 얼굴을 인식하는 것은 비교적 쉽지만, 거꾸로 된 위치에서 얼굴을 식별하는 것은 훨씬 더 어려운데, 이는 다른 종류의 시각적 물체에는 해당되지 않습니다.
이것은 종종 반전 얼굴 효과라고 불리며, 얼굴 인식이 인지적으로나 뇌에서 어떻게 일어나는지 조사하기 위해 고안된 실험에 사용됩니다.
이 비디오는 설계 및 실행 방법뿐만 아니라 부수적 인코딩 메모리 패러다임을 통해 반전된 얼굴 효과를 조사하는 실험을 분석하고 해석하는 방법을 보여줍니다.
이 실험에서 참가자들은 남성과 여성의 얼굴을 우연한 노출과 테스트의 두 가지 다른 단계로 판단하도록 요청받습니다.
첫 번째 우연히 노출되는 부분에서, 참가자는 각각 1초 동안 한 번에 하나씩 40개의 얼굴 세트를 보여줍니다.
모든 이미지가 표시된 후 참가자는 관련 키를 눌러 남성인지 여성인지 보고하도록 요청받습니다. 이 과정은 우연히도 모르게 얼굴을 처리하는 우리의 자연스러운 능력을 모방합니다.
그런 다음 두 번째 테스트 단계에서 참가자에게 두 개의 얼굴이 나란히 표시됩니다. 하나는 우연히 노출된 부분에서 무작위로 선택되고 다른 하나는 포일이라고 불리며 성별이 일치하며 참가자가 이전에 본 적이 없습니다.
테스트 기간의 얼굴도 무작위로 섞여 있으며, 그 중 절반은 거꾸로, 나머지 절반은 오른쪽이 위로 향하게 되어 있습니다. 참가자는 둘 중 어느 것이 이전에 목격되었는지 표시해야 합니다.
이 경우, 종속 변수는 수직 방향과 반전 방향에 걸쳐 정확하게 식별된 면의 수(메모리 정확도의 간단한 측정)입니다.
참가자는 거꾸로 된 얼굴과 반대로 똑바로 서 있을 때 이전에 본 얼굴을 더 잘 기억할 것으로 예상됩니다. 반전된 면을 식별할 때 성능이 저하되는 것을 반전된 면 효과라고 합니다.
실험을 시작하기 전에 참가자가 알려진 시각 장애나 사람을 인식하는 데 어려움이 없는지 확인합니다.
먼저 참가자를 프레젠테이션 컴퓨터에서 60cm 떨어진 곳에 앉힙니다. 다가올 테스트 단계에 대한 언급 없이 우발적 노출 단계에 대한 지침을 설명합니다.
프로그램을 시작하고 참가자가 5분 동안 실험의 첫 번째 단계를 수행하고 40번의 시도를 완료하는 동안 근처에 서 있습니다. 1초 동안 한 명의 얼굴을 보고 남성의 경우 'M' 키, 여성의 경우 'F' 키를 눌러 얼굴의 성별을 식별합니다.
초기 단계 후에는 참가자에게 연구의 이 부분을 완료한 것에 대해 감사를 표하고 다음 테스트 단계에 대한 지침을 알려줍니다.
다시 한 번, 프로그램을 시작하고 40번의 시도 중 두 번째 기억 단계를 완료하는 동안 근처에 서 있습니다. 이 부분에서는 참가자가 왼쪽 또는 오른쪽 화살표 키를 눌러 이전에 관찰된 얼굴을 나타냅니다.
데이터를 분석하려면 올바르게 식별된 얼굴의 비율을 계산하고 시험 유형별 메모리 정확도 결과(직립 대 반전)를 그래프로 표시하기만 하면 됩니다.
시각적으로 정상적인 대부분의 참가자의 경우 반전된 얼굴과 반대로 똑바로 서 있는 얼굴을 식별할 때 정확도가 훨씬 더 높으며 반전된 얼굴 효과를 보여줍니다.
거꾸로 된 것들의 성능이 좋지 않다는 것은 특수 얼굴 처리 메커니즘이 거의 항상 직립 방향에서 경험된다는 사실을 활용하도록 조정되어 있음을 시사합니다.
이제 반전된 면 처리와 관련된 복잡성에 대해 잘 알았으므로 효과를 적용할 수 있는 추가 연구 시나리오를 살펴보겠습니다.
신경 영상 연구에서는 특수 얼굴 처리와 관련된 뇌 영역을 식별하기 위해 반전된 얼굴 효과를 사용했습니다.
직립 얼굴은 거꾸로 된 얼굴보다 방추형 얼굴 영역(FFA)에서 더 강한 신경 반응을 생성하는데, 이는 거꾸로 된 얼굴이 특수 얼굴 처리 뉴런에 관여하지 못한다는 것을 시사합니다.
또한 FFA에 대한 뇌 손상은 안면인식불능증(prosopagnosia)으로 알려진 장애를 유발할 수 있으며, 이는 자신의 얼굴을 포함하여 얼굴을 인식할 수 없습니다.
이 작업은 안면 실명을 진단하는 데 자주 사용되는데, 안면 인식을 가진 개인은 일반적으로 거꾸로 된 얼굴을 식별하는 것만큼이나 오른쪽이 위로 향하는 얼굴을 식별하는 데 어려움을 겪기 때문입니다.
당신은 방금 거꾸로 된 얼굴 효과에 대한 JoVE의 소개를 보았습니다. 이제 일련의 얼굴의 인코딩을 구현하고 기억으로 친숙한 얼굴을 검색하여 이러한 유형의 실험을 설계하고 수행하는 방법을 잘 이해해야 합니다. 결과를 분석하고 해석하는 방법도 알아야 합니다.
시청해 주셔서 감사합니다!
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, 당신은 심지어 똑바로 얼굴에 대한 0.9 이하의 성능을 찾을 수 있습니다. 반전된 얼굴의 경우, 각 시험에서 추측하면 관측관이 득점할 확률인 0.5-점에 접근할 수도 있습니다. 반전된 얼굴의 성능이 좋지 않은 것은 얼굴을 인식하는 데 사용되는 특수 계산 및 뇌 메커니즘이 거의 항상 직립 방향으로 경험이 있다는 사실을 활용하기 위해 조정된다는 것을 보여줍니다.
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 대부분에서 유사한 활동이 있습니다. 하지만 한 뇌 영역에서, 똑바로 얼굴 반전 된 것 들 보다 훨씬 더 활발한 응답을 생산, 반전 된 얼굴 전문 얼굴 처리 뉴런을 참여 하는 데 실패 제안. 이 방법으로 응답 하는 영역 fusiform 자이러스, 또는 fusiform 얼굴 영역 (때로는 짧은 FFA)라고 합니다. 이 두뇌 영역얼굴 처리의 전문적인 측면을 조사 하는 많은 다른 연구에 연루.
두 번째 응용 프로그램은 prosopagnosia로 알려진 ...
Chapters in this video
0:00
Overview
1:06
Experimental Design
2:45
Running the Experiment
3:58
Representative Results
4:43
Applications
5:44
Summary
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