المستخلص: |
على الرغم من قدرتنا الممتازة على تعرف الوجوه المألوفة. حتى ولو شوهدت بوساطة صور رديئة الجودة، فإن لدينا قدرة منخفضة جدا على مضاهاة الوجوه غير المألوفة، حتى ولو عرضت بوساطة صور عالية لجودة. ففي هذا البحث، حاولنا التنبؤ بأداء المفحوصين لمهمة مضاهاة الوجوه غير المألوفة باستخدام مهمة اكتشاف التغيير في الوجه. وكان اكتشاف التغيير في العين، سواء كان ملمحيا أم نسبيا، أفضل منبئ لمضاهاة الوجوه؛ شريطة أن تعرض الوجوه المستهدفة في وضع أمامي، وليس في وضع جانبي. وعلى نحو أكثر أهمية، كانت هناك ارتباطات إيجابية قوية بين معالجة الملامح ومعالجة النسب مما يشير إلى أن هذين النوعين من المعالجة يعتمد على عمليات متماثلة. ومن ثم، انتهينا إلى أنه لا يمكن معالجة المعلومات النسبية دون تشفير المعلومات الملمحية في المقام الأول.
Although we have an excellent ability to recognise familiar faces, even when presented in low - quality pictures, people are really poor at matching unfamiliar faces, even when presented in high - quality images, Here, we attempt to predict unfamiliar face matching performance by a face change detection task. Detecting changes in the eyes, regardless of whether they were featural or configurational, was the best predictor, provided that tragets were presented in a full- face frontal view, but not in a profile pose. More importantly, we found strong positive associations between featural and configurational processing, suggesting that similar processes are in use, We conclude that configurational information cannot be processed without encoding featural information in the first place.
|