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成人面孔与儿童面孔分类的诊断特征( Diagnostic Features for Human Categorisation of Adult vs. Child Faces )
Simon Faghel-Soubeyrand Juliane A. Kloess Frédéric Gosselin Ian Charest Jessica Woodhams
了解人类如何区分儿童和成人在法医和认知心理学的许多领域都有有用的意义。然而，在这两个学科中，我们如何从人脸中提取年龄的研究却令人惊讶地不足。在这里，我们使用了一种新的数据驱动实验技术来客观地测量人类观察者用来分类儿童和成人面部的面部特征。基于超过35,000项试验，我们使用了一种反向相关技术，使我们能够揭示在面部感知中已知重要的特定特征--位置、空间频率（粒度）和方向--如何与准确的儿童和成人辨别联系在一起。这表明，人类观察者依赖鼻骨和眉毛区域的证据来准确分类成人，而他们依赖眼睛和下巴区域来准确分类儿童面部。对于方位结构，只有垂直方位的面部信息与成人面部分类有关，而水平方位特征和较小程度上的斜方位特征更能诊断儿童面部。最后，我们发现空间频率(SF)诊断在面部年龄分类上呈现U型模式，其中低、高空间频率的面部信息诊断儿童面部，中空间频率的面部信息诊断成人面部。通过对面部年龄分类的面部特征的首次描述，我们表明，在一般面部感知的心理物理研究中发现的重要面部信息（即眼区、水平和中层SFs）对面部年龄分类的实际环境至关重要，并提出了数据驱动的程序，通过这些程序，面部年龄分类训练可以为现实世界的挑战实施。
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