Overview
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。
Procedure
1. 装置および刺激
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 付随的露出プログラム
- ちなみにカバーの作業の 40 面のセットに参加者の公開実験の最初の部分が含まれます。
- 実験は、'準備完了' 画面から始まります。Space キーを押すと、露出が開始します。
- Space キーを押すと、40 面のそれぞれが 1 時を表示されます 1 の s。各画像は、「男性または女性ですか?」という画面が表示されます。(参加者のカバー タスクは顔が男性か女性かどうかを報告する) です。
- 参加者のいずれかを押した後、次の面に進むプログラム (オスとメスに対応)、M または F キーを設定します。図 1では、実験の露出の段階でイベントのシーケンスを図式化するようです。
- 実験のこの段階は、40 セットの各面に 1 つの試験の合計です。
図 1。付随のエンコード メモリ パラダイム倒立顔の効果を発揮するように設計方法です。実験では 2 つの部分。付随するエンコーディング フェーズと呼ばれる最初の部分で参加者は 40 面のセット、1 つずつとは単にそれぞれの顔が男性か女性かどうかを報告する質問を観察します。2 番目のフェーズでは、参加者は驚きのメモリ テストを与えられます。各試験では、2 つの面はサイド ・ バイ ・ サイドを示しています。エンコード段階で表示面の各ペアの 1 つは、他のホイルと呼ばれる新しい顔は、観察者によって前に見た。タスクは、各ペアのどちらの顔が以前に見られるものを示すため、左右の矢印キーを使用することです。重大に、半分の面のペアが逆さまに表示されます。測定対象は、逆さまの顔と比較して右サイドのレポートの正確性です。この図の拡大版を表示するのにはここをクリックしてください。
- テスト段階プログラム
- 実験のテストの一部には、40 の試験も含まれています。
- 各試験の 1 つの古い顔と (同性) の以前予約された面の 1 つがランダムに選択します。画面の左側に 1 つ、右側の 1 つを配置します。
- タスクは、ペアで顔の前に見られた左または右矢印キーを持つ参加者です。
- 重要な操作とは試験の半分、2 つの顔が表示されます逆さまです。
- ランダムに上下と右サイド アップ試験を混在させます。
3. 実験を実行しています。
- 実験を始める前に、彼らは人々 の認識難しさがあると思う場合、彼女または彼に知られている視覚障害や困難がある場合、特に、参加者を聞いてそれをお勧めします。
- 参加者プレゼンテーション コンピューターのモニターから 60 cm の座席します。
- 参加者に来てテスト フェーズに言及せずとおり、エンコードの段階を説明します。
- 「これは顔認知に関する実験です。後、あなたは、先ほど顔の性別を識別するために求められます画面にし 1 秒の各試行における単一の面が表示されます。男性と女性のための F キーのためには、M キーを押します。いくつかの実験、いくつかなどの識別が容易な刺激、デジタル変更より挑戦的な刺激といくつかの研究を行っています、タスク可能性があります非常に簡単です。一緒に撮影結果は、顔の性別を認識するために顔の特徴を理解するのに役立ちます。それは簡単またはハードモードを感じているかどうか、がんばってください。たった 40 試験があるし、5 分未満を完了するがかかります」。
- プログラムと参加者として近くに立って実験のこの段階が完了するとスタート。
- 参加者が完了すると、次のましょう。
- 「研究のその部分を完了いただきありがとうございます。たいあなた今だけ 5 分も続く 1 つ 2 つ目の実験を行います。各試験では、2 つの面、画面の左側にある 1 つと 1 つの右側にあるが表示されます。1 つの各ペアの顔見たら、顔の一つになり、他が新しい顔になります、表示していない判断タスクであなただけの 1 つでした。あなたのタスクは、'古い' の顔、登場した判断タスク 1 つを識別するために今すぐです。右側の顔の左側の顔を示す左矢印キーと右矢印キーを使用します。いくつかの試験の 2 つの面の逆さまにとおりです。これは無関係-あなたの仕事は、あなたがすでに一度見たと思ったら顔を識別するためにあなたの最善を尽くすことに常にです」。
- 参加者は、メモリのテストを完了するとそばにいます。
我々 が検出し、顔を確認しようとしないでください-それはちょうど、偶然起こる。
印象的な成功した認識のため複雑で困難な計算する必要がありますまとまりのある顔に別々 の機能を統合する専用脳ネットワークで発生します。
これは、その他のビジュアル オブジェクトの場合は true ではないにもかかわらず顔右側を認識することは比較的簡単ですが、逆さまの位置にそれらを識別するはるかに困難です。
これはしばしば倒立顔効果と呼びます、顔認識が行われる両方認知方法を調査するために設計された実験では、脳内に使用されます。
このビデオは、分析および付随するエンコーディングのメモリ パラダイムを介して反転顔効果を調査実験を解釈する方法と同様、設計し、実行する方法を説明します。
この実験で参加者は違いフェーズの 2 つの男性と女性の顔を判断する求められます: 偶発的暴露およびテストします。
参加者は 40 面、1-、-時に 1 のセットを示す最初の偶発的暴露部分の中にそれぞれ秒。
すべての画像が表示されたら、参加者はそれが、関連付けられているキーを押すことによって男性か女性かを報告頼んだこのプロセスは、面を処理する私たちの自然の能力を模倣-ちなみに、それを知らずに。
その後、第二に、テスト フェーズでは、参加者が表示されます 2 つの面 - サイド バイ サイド。1 つは偶発的暴露部分からランダムに選択、他、箔と呼ばれる性別をマッチさせた、参加者が前に見たことがないです。
テスト期間中の顔が逆さまにそれらの半分および残りの半分、右側をランダムに混合も。参加者は、以前見られた 2 つの示す頼まれます。
この場合、従属変数が正しく識別される面の数-メモリ精度の簡単な測定-直立と倒立の向きで。
参加者は、彼らは、反転ではなく直立、表示されている場合、以前見た顔をリコールでより良い実行する予定です。貧しいパフォーマンス倒立顔を識別するときは、倒立顔効果と呼ばれます。
実験を開始する前に、参加者に知られている視覚障害または人々 の認識の難しさがないことを確認します。
まず、参加者のプレゼンテーションのコンピューターから 60 cm の座席します。 来てテスト フェーズを言及することがなく偶発的暴露フェーズの手順をについて説明します。
プログラムを起動し、近くに立つ参加者実験の最初のフェーズを実行するし、5 分の期間で 40 試験を完了します。彼らが参照してください 1 の単一の面 s を押すことによって顔の性別を識別し、午前 ' 男性用キーまたは 'F' の女性。
次の初期の段階では、研究のこの部分を完了するため参加者に感謝し、次のテスト段階の命令のそれらを知らせます。
もう一度、プログラムを起動し、メモリ第 40 試験の完了として近くに立ちます。この部分で参加者がどの顔が以前みを示すどちらか左または右矢印キーを押すことに注意してください。
データを分析する単に正しく識別面の割合を計算して試用版の種類によるメモリ精度のグラフ結果: 対直立倒立します。
注意、視覚的に最も通常参加者の精度ははるかに高い直立ではなく、顔を識別するとき、反転倒立顔効果を発揮します。
逆のもののパフォーマンスが低下-付近のチャンス-専門の顔処理メカニズムが直立方向に経験豊富な彼らがほとんどという事実を活用にチューニングされていることを示唆しています。
今、あなたは反転処理面で複雑に精通しているが、追加調査シナリオの効果を適用することができますを調べてみましょう。
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特定するのに倒立顔効果を使用しています。
正立顔が紡錘顔領域に強い神経応答を生成または遊離、反転、ものより示唆倒立顔失敗神経細胞表面処理専門に従事します。
また、遊離脂肪酸脳損傷が相貌失認と呼ばれる障害であります-ご自身の顔を認識することができません。
Prosopagnostic 個人は、通常右サイドアップの顔を識別する同じくらいの難易度が反転したとタスクはよく顔色覚異常の診断に使用されます。
ゼウスの倒立顔効果入門を見てきただけ。今設計および一連の面のエンコードとメモリでおなじみの顔を取得するを実装することによってこのタイプの実験を実施する方法のよい理解が必要です。分析し、結果を解釈する方法を知っている必要がありますも。
見てくれてありがとう!
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Results
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つけることがあります。倒立顔パフォーマンスもアプローチのチャンス、0.5 何オブザーバー スコア場合、彼らはただの推測可能性があります。倒立顔のパフォーマンスが低い特殊な計算および顔の認識に使用される脳メカニズムが顔は縦方向に経験がほとんど常にファクトを活用にチューニングされていることを示しています。
図 2のメモリ精度反転正立顔に比べて。最も visual 通常オブザーバー ショーかなり良いパフォーマンス以前見た面反転ではなく直立物を表示するときを思い出します。確かに、倒立顔パフォーマンスこのようなタスクのチャンス (0.5) の近くにすることができます。倒立顔のパフォーマンスの低下は、倒立顔効果です。
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Applications and Summary
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 プロパティを持つ視覚システムのような活動に 。一つの脳領域で、正立顔は倒立顔が神経細胞の顔処理専門に従事する失敗することを示唆しているもの、逆よりもはるかに積極的な応答を生成します。この方法に対応する領域は、紡錘状回または紡錘顔領域 (時々 略して FFA) と呼ばれます。この脳の領域は、顔処理の特殊な側面を調査する他の多くの研究に関与しています。
2 番目のアプリケーションは、相貌失認と呼ばれる障害と関係しています。これは極度な難しさを認識し、顔の時にも検出を指します。紡錘状回に脳の損傷相貌失認が生じる。しかし、脳の損傷のない既知の原因を持つ人々 にも表示されるように今知られています。その相貌失認の評価方法の 1 つには、倒立顔効果が含まれます。特に、相貌失認を持つ個人は、典型的な反転効果を表示しません。彼らが逆さまを認識しないより多くの問題に直面しているよりも右側にあるものを彼らは一般的にものを右側にかなり問題があります。この倒立顔効果の欠如は、その相貌失認は特殊な顔を顔が通常見られた右側にある知っているように見えるシステムの種類を処理の不在によって引き起こされる示唆しています。
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