“超级识别者”可以从碎片中识别人脸

好的人脸识别器可以从碎片中识别人脸
超级识别者比普通观众更准确,即使每次注视只能获得12%的面部信息。菱形表示组均值和95%置信区间,而小提琴和箱形图分别表示分布和四分位范围。x轴以下的图像显示了固定在左眼上时,在每个孔径大小下保留的面部信息。信贷:心理科学(2021)。DOI: 10.31234 / osf.io / z2k4a

新南威尔士大学悉尼分校和卧龙岗大学的心理学家们挑战了普遍的观点,即具有特殊面孔识别能力的人依赖于对面孔的整体处理。

相反,他们认为,擅长学习和记忆新面孔的人——也被称为超级识别者——可以将新面孔分成不同的部分,然后将它们作为合成图像存储在大脑中。

首席研究员詹姆斯·邓恩博士说:“长期以来,人们一直认为,要想记住一张脸,你需要对这张脸有一个全面的印象,基本上是通过观察中心和整体来看待这张脸。”

“但我们的研究表明,超级识别者仍然能够比其他人更好地识别人脸,即使他们一次只能看到更小的区域。这表明他们可以从更小的部分拼凑出整体印象,而不是一眼就能得出整体印象。”

在今天发表在杂志上的一篇论文中心理科学,研究人员描述了他们如何设计了一项实验,测试超级识别者和具有普通人脸识别技能的人,看看一次只暴露面部的小区域是否会对超级识别者超强的人脸记忆能力产生影响。

超级识别者不仅在一次只看到面部的一小部分时表现得更好,而且他们在测试中花在眼睛上的时间似乎比其他参与者更少。

但根据邓恩博士的说法,研究结果并不意味着超级识别者的行为一定与我们其他人不同。

“看起来,超级识别者处理人脸的方式与其他人并没有本质上的不同,”邓恩博士说。“他们做的事情和正常人差不多,但他们做的一些重要的事情更多,这导致了更高的准确性。”

设置

研究人员招募了37名超级识别者和68名普通识别者,并让他们坐在电脑屏幕前。在那里,他们使用眼球追踪技术,通过“聚光灯”观察面部,在最大光圈下捕捉到60%的面部,在最小光圈下只捕捉到12%。

每个人都有五秒钟的时间扫描一张脸的轮廓,只有他们的目光照射到的那部分脸的细节会被显示出来,其余的部分都模糊得无法辨认。当他们环视脸部时,脸部的新细节显露出来,而之前的区域再次被掩盖。他们总共看了12张脸。

在下一阶段,他们会看到24张脸——12张他们在第一部分测试中看过的脸,还有12张新脸——并被要求识别他们在面部学习阶段看到的脸。

好左

结果表明,无论孔径大小是大是小,超级识别器都比普通识别器更准确。虽然与普通识别者相比,超级识别者注视的特征似乎没有一个模式,但他们注视眼睛的时间是不同的。

“我们发现他们实际上看眼睛的时间更少了。尽管很多研究都说,看眼睛是识别的重要组成部分,而且眼睛确实包含了这一点这会暴露一个人的身份。”

“所以这有点神秘。我们的一个理论是,目光从眼睛上移开,会让人有机会从其他特征中提取身份信息。”

研究人员表示,他们的实验改变了我们对为什么有些人比其他人更擅长记忆面孔的思考方式。

“我们认为,他们所做的一件独特的事情是,更多地探索面部,以找到对以后记住或识别一个人有用的信息。所以当超级识别者学习一张脸时,更像是把碎片拼在一起而不是只拍一张整张脸的照片。”

其他超级大国吗?

那么,超级识别者是否也擅长其他任务,比如匹配模式、记住电话号码或过目不忘?

虽然这不是这项特别研究的主题,但邓恩博士在最近发表在《纽约时报》上的另一项研究中说心理规律公报与评论他们发现,那些擅长比较人脸图像的人——比如把某人的脸和驾照照片进行比较——可能也擅长比较其他类型的视觉模式。

“我们开始从超级识别者和公众那里发现证据,那些在匹配人脸照片时准确的人,往往也能更准确地匹配其他类型的视觉模式,比如法医科学家分析的指纹和枪支样本。”

他说:“这让我们相信,人们有一种比较不同物体间共享的复杂视觉图案的普遍能力,这意味着使人擅长匹配面孔的技能也可能有助于你比较其他图案。”

展望未来,邓恩博士和他的同事们热衷于将超级识别技术带出实验室,带入现实世界。他们计划让超级识别者戴上特殊的眼球追踪眼镜,当他们在世界上走动和与人互动时,记录他们的眼睛在做什么。

“我们想看看我们在实验室中观察到的关于超级识别者如何学习和记忆面孔的一些事情,在他们的日常生活中是否相同。”


进一步探索

超级识别者:有些人擅长面部和语音识别

更多信息:詹姆斯·丹尼尔·邓恩等人,超级识别器中的人脸信息采样,心理科学(2022)。DOI: 10.31234 / osf.io / z2k4a

Bethany Growns等人,如果你能匹配我:领域一般视觉比较能力的证据,心理规律公报与评论(2022)。DOI: 10.3758 / s13423 - 021 - 02044 - 2

引用:“超级识别器”可以从2022年9月1日从//www.pyrotek-europe.com/news/2022-08-super-fragments.html检索的片段(2022,8月31日)中学习人脸
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