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在看脸这件事情上,在座的各位都是专家

每个人都有一张独特的面孔,但这样的复杂性并不妨碍我们判断 ‘你是谁’ 。假设我们先不讨论颜色信息,面孔依然复杂不已:每张面孔上都有各式各样的五官,甚至五官的距离还不太一样。 倘若按照计算机视觉的角度思考,面孔也就是一张二维或者三维的数据集合,因此面孔上的‘地理信息’可以化作一堆点阵或者说曲线。这相当复杂,哪怕用照相机直接拍摄都很复杂,更不要说制作矢量图了。既然有五官的区分,那么我们是通过一点点识别每一个部件然后加起来的方式去识别面孔么? 会不会大脑是将面孔的信息分开处理和存储,比如鼻子归‘鼻子部门’分析,然后讲数据整合呢?这个问题就设计了整体识别与局部识别的区分。

大脑不是计算机,还真得不是用粗暴地局部相加;大脑内更没有所谓的‘鼻子区’对面孔的每个特征点分析。科学家们认为面孔的确可以被拆分识别。他们认为视觉识别大致可以分为两个类型,也就是整体识别或者是局部识别;其中整体识别为主导,整体大于局部之和(Bruce et al., 1991)。

可能读者们整体识别这个观点依然模糊:整体识别到底是什么?我们为什么要利用整体识别这样一个听起来很奇怪的概念判别他人的面孔呢?相比而言局部信息不重要?好,对于这些问题笔者还是从举例子说起。例子和面孔有点远,但是能方便您的理解。前段时间我和一位朋友拜访一位刚结婚的老友的新房,我们对房子的感受很巧呈现出了整体和局部识别。一进门的功夫,我们不约而同感觉到‘装修很贵’。房子装修自然很豪华,按照主人夫妇的话就是‘简欧’风格。之后我们都感觉客厅装修有点不协调,定睛一看是电视后面的灯实在太过奇怪,红色又带有点紫色,正是在街头小店常能看到的颜色。在很多视觉判断中,我们都要利用整体(整个房子是不是‘简欧’)或者局部(屋顶的某处雕花是不是’巴洛克风格‘)分析,自然面孔分析也不能免俗。

高速的判断往往依赖于整体识别,当然这个识别也会相对粗糙;而局部判断可以增加精确度,却需要更长时间。很多时候我们在做粗略或者快速判断时候,整体信息会占据主要地位,我们把所以部分信息何为一体进行了判断。在识别面孔的时候,大脑不是简单地一一识别五官等信息,而是把所有信息融合在一起, 可以说是在统领全局但不拘泥于某一个小范围:比如眼睛的形状自然会被分析,却不拘泥于此 。话说回来,有些时候我们也会依赖于局部信息,比如区分同卵双胞胎时候得要扣很多细节才行。不过只有拥有整体识别能力,才能最有效统领这些局部识别,并行处理肯定比一个接一个的串行处理要快一点不是么?

那科学家怎么会发现面孔识别会依赖于整体识别呢?毕竟整体识别也会把局部识别的信息进行综合,乍一看很难区分。没有什么实验设计能难倒科学家,一个经典研究方法叫做面孔倒置效应。正常人的面孔都是眼睛在上但是嘴巴在下,我们也熟悉了这样的面孔;但是有科学家在接近半个世纪以前研究了一个听起来异想天开的研究内容:如果我们这么擅长识别面孔,那么把面孔图片倒过来是不是我们还是能看清楚(Yin, 1969)。Yin 就发现倒过来的面孔不太好记,也不太好认。比如说下面有两张导致过来的肖像照片,大家分辨下谁是演员摩根弗里曼,谁是南非国父曼德拉

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大多数人真的一时半会儿反应不过来一张倒悬的面孔属于谁,哪怕正过来的面孔可以被轻松识别。换句话说,相同一张面孔,倒置比正放需要更长的时间进行分析。也有科学家进一步发现,只有面孔正常朝向时候,我们的大脑才能最优化地分析他们,否则费时费力不讨好(Goffaux et al., 2016)。在经典研究中,实验者都发现不管是判断速度还是判断准确率都随着倒悬而被深深影响。科学家们还对比了面孔与房子这两种所有人都熟悉正常方向的图片,结果发现相对于房子,面孔倒置影响识别速度还有准确性更显著 (Donnelly, & Davidoff1999), 换句话说,面孔的整体识别方法或者说程度在整个视觉领域’鹤立鸡群‘。 (Leder, & Bruce2000)

在面孔识别,尤其是身份识别的问题上,大多数科学家都承认:人在正常环境下都是主要利用整体信息,辅助以局部信息,从而判断面孔的身份。可以说整体信息加速了身份的判断;虽然说局部信息可以精细判断人与人不同,但是更多情况下局部信息容易被干扰,整体信息一般而言比较稳定。

之所以可以区分整体或者局部识别,是因为面孔并不简单是一张几何地图,它在大脑中被看做是多层次信息的汇集;或者说在大脑内面孔会被按照处理层次分开。整体与局部信息正是一种划分。回到整体或者局部上面,不同的科学家还进行了详尽分析,比如面孔研究的先驱之一 Rhodes 教授她就曾在上世纪八十年代把面孔信息中的特征划分为两个阶层:一阶特征(first-order feature),或者说局部特征,描绘了比如眼睛的形状和样子;二阶特征 (second-order feature),或者说整体特征,描绘了面孔上的整体内容。这两种特征合在一起可以直接决定面孔的物理形象(Rhodes, 2013)。科学家没有就此满足,毕竟整体信息这个说法还是比较笼统,过于抽象。科学家进一步对整体信息进行划分,划分为:一阶信息(first-order information)也就是人类共有的面孔形象,所谓眼睛在上耳朵在两侧;还有二阶信息(second-order information),详细描述了眼睛之间的间距,嘴唇和下巴的距离这样,描述面孔构造的信息。这两个区分方法都利用了哲学上一阶和二阶这样概念,不过一阶 特征 与一阶 信息 还真不是一回事情。

那么那种信息更加重要呢?Maurer 教授在他 2002 的文献综述中对整体信息提出了三阶段处理模型,第一步就是一阶信息,他称之为‘判断是不是面孔’的阶段;其次就是整体加工,然后从整体部分中剥离出二阶信息,这两步合起来完成了面孔的精细区分。当然这个模型也并非白璧无瑕,比如 Taubert 和同事们就质疑过(2011)分析顺序,他们发现被试在略微撇撇面孔肖像画之后都能准确分别一阶和二阶信息,所以说整体加工为先,然后再是一阶和二阶信息处理。类似不少研究都对于 Maurer 教授的模型提出了细节修改,,但是无论如何,整体加工以及整体信息正是大脑识别面孔的关键。在面孔这个问题上,大家都是专家,大家都能‘把握大势’。

最后祝您身体健康,再见。

Reference

Bruce, V., Doyle, T., Dench, N., & Burton, M. (1991). Remembering facial configurations. Cognition, 38(2), 109-144.

Donnelly, N., & Davidoff, J. (1999). The mental representations of faces and houses: Issues concerning parts and wholes. Visual Cognition, 6(3/4), 319–343.

Leder, H., & Bruce, V. (2000). When inverted faces are recognized: The role of configural information in face recognition. The Quarterly Journal of Experimental Psychology: Section A, 53(2), 513-536.

Goffaux, V., Duecker, F., Hausfeld, L., Schiltz, C., & Goebel, R. (2016). Horizontal tuning for faces originates in high-level Fusiform Face Area. Neuropsychologia, 81, 1-11.

Maurer, D., Le Grand, R., & Mondloch, C. J. (2002). The many faces of configural processing. Trends in cognitive sciences , 6 (6), 255-260.

Rhodes, G. (2013). Looking at faces: First-order and second-order features as determinants of facial appearance. Perception, 42(11), 1179-1199.

Taubert, J., Apthorp, D., Aagten-Murphy, D., & Alais, D. (2011). The role of holistic processing in face perception: Evidence from the face inversion effect. Vision research, 51(11), 1273-1278.

Yin, R. K. (1969). Looking at upside-down faces. Journal of experimental psychology , 81 (1), 141.

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