面孔识别实验设计
心理学研究方法(面孔方面研究)
心理学研究方法作业1、研究主题大背景：面孔识别研究点：动态面孔增益效应2、大背景2.1 概念面孔识别是一直备受研究者关注领域。
20 世纪70 年Ekman 和Frisen 系统地研究了人脸基本表情的文化普遍性，并从解剖学角度提出了6 种基本的面部表情。
20 世纪80年代，Bruce 和Young 系统地研究了人对面孔的识别及其影响因素，提出了经典的面孔识别功能模型。
自此，面孔识别成为认知科学研究领域中的热点问题之一。
面孔识别包括，面孔身份识别，即人能轻易地从不同表情中识别出同一个人的面孔，面部表情识别，即从不同人的面孔上识别出同一种表情。
2.2 研究方法2.2.1 快速分类范式快速分类实验speeded classification task，由Bruce设计来支持并行双路径加工的理论。
Bruce 用熟悉与不熟悉人的面部表情图设计了3 个快速分类（speededsification task）实验。
实验一要求被试行表情分类判断，结果发现判断不受熟悉影响；实验二要求被试进行性别判断，结发现熟悉度显著影响判断；实验三要求被判断是原始图片（intact face）还是改动过的图片（jumbled faces），结果发现熟悉度显著影响这种身份判断。
实验结果出现了分离：熟悉度影响身份识别，但并不影响表情判断。
这支持功能模型假设[1]。
2.2.2混合范式混合范式由Calder 和Young设计来支持并行双路径加工的理论。
混合范式指实验用的材料即面孔的上下两半分别由不同的身份和/或表情组成，再要求被试进行身份或者表情的匹配任务。
Calder 和Young的实验结果支持并行独立路径假设[2]。
2.2.3 Garner范式Garner范式由Garner设计]Garner 效应作为测量指标来考察面孔身份识别与面部表情识别之间的交互作用。
Garner 效应是Garner 提出的研究两个维量之间交互干扰程度的一种测量指标，经典的Garner实验范式包括两个实验组段，考察两个维量之间的交互影响。
口罩的面部遮挡对情绪面孔识别的影响
口罩的面部遮挡对情绪面孔识别的影响发布时间：2023-02-17T02:34:01.589Z 来源：《教育学文摘》2022年第9月19期作者：王军博[导读] 采用视觉搜索范式考察戴口罩对情绪面孔识别的影响，同时探究戴口罩后对负性情绪的注意偏向是否仍然存在。
王军博上海体育学院心理学院，上海，200438摘要采用视觉搜索范式考察戴口罩对情绪面孔识别的影响，同时探究戴口罩后对负性情绪的注意偏向是否仍然存在。
结果发现：戴口罩对搜索高兴表情反应时的影响显著大于对搜索愤怒表情的影响，戴口罩条件下存在一定的负性情绪注意偏向；戴口罩显著降低了高兴情绪的搜索正确率，但并未对愤怒表情的搜索正确率产生显著影响。
这说明戴口罩会显著影响我们对于他人面孔情绪的解码，尤其是对于高兴情绪的知觉；即使在戴口罩的情境下，仍存在负性情绪注意偏向。
关键词口罩，情绪面孔识别，反应时，正确率1引言自2019年底武汉疫情爆发，新冠病毒一直威胁着我们的健康。
口罩作为减缓COVID-19流行期间病毒传播的关键，已经成为了我们出行必不可缺的东西。
所有人在公共场所都必须佩戴口罩，防止新冠病毒的传播。
然而，戴口罩也并非没有“副作用”，它会阻碍我们读取他人的面部表情。
面部表情是我们社会交往中判断他人所表达情绪信息的特殊信息源。
个体能否准确、快速地解码面部情绪表情是社会交流的基础，对我们的生活至关重要（张军，郝芳，曾艺敏，2017）。
如果我们在人际交往的过程中无法根据他人面部表情的变化准确地推知他人情绪的变化就可能会产生不愉快，阻碍我们的正常沟通。
戴口罩无疑严重影响了我们通过面部表情去对他人的情绪进行感知。
视觉搜索范式是研究注意偏向常用的范式之一，会给被试呈现一个刺激矩阵，矩阵中包括一个需要被试进行反应的靶刺激和多个分心刺激（Ohman, Soares, Juth, Lindstrom, & Esteves , 2012）。
有学者在使用视觉搜索范式对面孔表情进行研究时发现当靶刺激为愤怒面孔时，被试的搜索速度最快（Manuel, G. , Calvo, Lauri, & Nummenmaa , 2016）表现出负性情绪注意偏向。
面孔和情绪实验报告
知觉加工：面孔和情绪姓名：赵佳娴学号：112032013054 班级：13心理摘要：目的考察对面部情绪的识别和加工是否受到加工时间的影响。
方法用E-prime软件编写程序，采用5点评价法来让被试对材料进行打分，对35名大学生的结果进行分析。
结果不同加工时间下，被试都能正确识别出不同的情绪面孔，且结果没有差异。
结论情绪信息的识别是相当快速的，基本与知觉信息的加工同步，能够在极短的时间里识别。
被试对面部情绪的识别和加工不会受到加工时间的影响。
关键词：面孔识别情绪加工时间1 引言面部表情是指通过眼部肌肉、颜面肌肉和口部肌肉的变化来表现各种情绪状态。
达尔文在《人类和动物的情绪表情》一书中提出：不同的面部表情是天生的、固有的，并且能为全人类所理解。
即使是婴儿也能正确的识别和表现出愉悦、伤心、愤怒等表情。
识别他人情绪的能力对于种族的生存具有重要意义，能否正确的识别他人的情绪面孔并对其做出反应，在一定程度上反映了个体社会交往能力的发展情况，并关系到个体社会交往、沟通的成败。
因此，研究情绪面孔的识别有重要的意义。
情绪产生于对刺激情境或对事物的评价，情绪的产生受到环境事件、生理状况和认知过程三种因素的影响，其中认知过程是决定情绪性质的关键因素。
前人对此有许多不同理论。
美国心理学家阿诺德（M. R. Arnold）在20世纪50年代提出了情绪的评定－兴奋学说。
这种理论认为，刺激情景并不直接决定情绪的性质，从刺激出现到情绪的产生，要经过对刺激的估量和评价，情绪产生的基本过程是刺激情景——评估——情绪。
同一刺激情景，由于对它的评估不同，就会产生不同的情绪反应。
20世纪60年代初，美国心理学家沙赫特（S.Schachter）和辛格（J.Singer）提出，对于特定的情绪来说，有两个因素是必不可少的。
第一，个体必须体验到高度的生理唤醒，如心率加快、手出汗、胃收缩、呼吸急促等；第二，个体必须对生理状态的变化进行认知性的唤醒。
一个关于姓名和面孔记忆的实验
一个关于姓名和面孔记忆的实验RUSSELL L. GOULD，卡内基理工学院，匹兹堡，宾夕法尼亚州在社会上及业务中，住以前遇见的人的名字和面孔的能力，是非常可取的，有时是绝对必要的。
几乎每一个组织销售的增长在很大程度上取决于通过推销员辐射的客户。
一个推销员不能叫出他客户的名字，他就不能给客户留下一个好印象，他可以使用了一份备忘录，添加任何他可能再看到的客户记忆，几乎总是留给有准备的人的。
可能会在火车或在大街上意外地遇到客户，这就需要立刻回忆起姓名，立即介绍给第三人。
没有必要更多的强调姓名记忆的重要性，本报告将提出一项已经做了的试验，去找一个出一种发现在问题中能力的存在性的手段。
测试由合适的100人的大约两寸的图片组成，这些图片是从一所大学手机的，并在排列贴在一张大表。
这些照片是连续编号从1到100。
这些照片是每20张粘贴在一个面积较小的卡上，每张图片都被被以一个普通的名字命名。
不使用姓，也不使用于任何妇女的图片。
这个题目指示如下：“您会在五分钟内的看到20个人的照片，每个人的名字在他的照片下面，你将看到的100个人的照片，其中有你之前看到的20个人的照片。
您会被要求竟可能多的再认出这些照片并给他们命名“对于面孔的再认和命名没有时间限制，这个实验还允许不止一次的回头去看图片。
如果一个面孔在两次命名中不一样，这没有问题，最后一个回答会被记录下来。
实验结果只会告诉正确再认和命名的数目，而不记录错误的。
在得分，5分是正确命名一个面孔，1分是正确再认一个面孔但没有命名。
最高分数的可能性是100分。
每一个错误再认的分数都会被扣除。
在进一步工作中，20个再认中，没有对错误的惩罚是允许的。
在这种评分基础上，72名被试的得分在在10至92分之间。
第一个问题是关于测试的可靠性，并衡量其重测信度。
研究对象为心理学家和大学生。
在二个试验中，另外不同的20照片被用到，并且名称也与原来的不一样。
在两个试验之间的皮尔逊相关性系数是.78。
面孔知觉中特征、结构和整体加工策略的眼动研究
面孔知觉中特征、结构和整体加工策略的眼动研究一、本文概述本文旨在探讨面孔知觉中的特征、结构和整体加工策略，并通过眼动研究的方法深入解析这些策略在面孔识别过程中的作用。
面孔知觉是人类社交互动中至关重要的能力，它涉及到对面孔特征的提取、面孔结构的解析以及对面孔整体形象的认知。
本文将从眼动研究的角度出发，分析这些加工策略在面孔知觉中的运作机制，以期揭示面孔识别的心理过程和神经机制。
在面孔知觉的研究中，特征加工策略指的是对面孔各个局部特征的关注和处理，如眼睛、鼻子、嘴巴等；结构加工策略则侧重于对面孔内部各特征之间关系的理解和分析；而整体加工策略则强调对面孔整体形象的感知和识别。
本文将通过眼动追踪技术，记录被试在观察面孔时的眼球运动轨迹，分析他们在不同加工策略下的视觉注意分配和加工方式。
通过本文的研究，我们期望能够更深入地理解面孔知觉的加工机制，揭示不同加工策略在面孔识别中的作用和相互影响。
本文的研究结果也将为面孔识别技术的改进和应用提供理论支持和实践指导。
二、研究方法本研究旨在深入探究面孔知觉过程中特征、结构和整体加工策略的眼动特征。
为此，我们设计了一系列实验，结合眼动追踪技术和先进的图像处理技术，以揭示面孔识别过程中的视觉注意分配和加工策略。
我们采用了三种不同的面孔处理任务：特征识别、结构识别和整体识别。
在每种任务中，都向参与者展示了经过特殊处理的面孔图片，以突出或隐藏面孔的特定信息。
例如，在特征识别任务中，我们使用了经过模糊处理的面孔图片，仅保留眼睛、鼻子和嘴巴等特征信息；在结构识别任务中，我们改变了面孔特征间的相对位置，以考察参与者是否能根据结构信息识别面孔；在整体识别任务中，我们展示完整的面孔图片，要求参与者进行整体识别。
眼动追踪技术在本研究中扮演了关键角色。
我们使用先进的眼动追踪设备，实时记录参与者在完成各项任务时的眼动数据，包括注视点位置、注视时间、眼跳轨迹等。
这些数据能够直观地反映参与者在面孔识别过程中的视觉注意分配情况。
面孔再认能力性别差异的实验研究
面孔再认能力性别差异的实验研究吕勇;于乐;刘亚平【摘要】采用"学习-再认"范式,以有或无外部特征的不同性别面孔照片为材料,研究面孔记忆的性别差异,结果表明:(1)有外部特征时,女性被试对不同性别面孔的记忆成绩均好于男性被试;无外部特征时,女性被试与男性被试的记忆成绩不存在性别差异;(2)比起男性照片,女性可记忆更多的女性照片,表明女性在面孔记忆中存在自我性别偏见;男性也是可记忆更多的女性照片,存在反向的性别偏向;(3)无论被试性别和照片性别,均是有外部特征的面孔照片的记忆效果更好;有外部特征的情况下,女性的自我性别偏见更明显.【期刊名称】《心理与行为研究》【年(卷),期】2010(008)001【总页数】5页(P18-22)【关键词】面孔加工;性别差异;自我性别偏见;记忆能力【作者】吕勇;于乐;刘亚平【作者单位】天津师范大学心理与行为研究院,天津,300074;天津师范大学心理与行为研究院,天津,300074;天津师范大学心理与行为研究院,天津,300074【正文语种】中文【中图分类】B842.11 问题提出记忆能力是人的重要认知功能，是心理学研究中得到最多探讨的领域，其中关于记忆能力性别差异的研究一直引人关注。
大量研究证实，男性和女性在空间记忆、言语记忆等方面确实存在差别。
目前，记忆能力的性别差异及其与性激素和脑结构等的关系仍然是有待于进一步研究的课题 [1]。
许多研究显示，当记忆的材料涉及人自身的时候，往往会产生一些特殊的现象，自我记忆效应（self-reference effect，SRE）即是其中一例。
例如，当人考虑某些词汇是否适合形容自己（“可以用‘固执’来描述你吗？”）后，会比一般的词义加工（“‘固执’与目前的社会期望一致吗？”）后有更好的记忆效果 [2]。
近年的研究发现，即使记忆的内容没有涉及个人，只是涉及到个人所在的群体时，记忆成绩也会受到影响。
相对于群体外成员，人们一般能更好地记忆自己群体成员，这被称为自我群体偏见（own-group bias）。
毕业设计-人脸识别系统设计【范本模板】
第一章前言第一节课题背景一课题的来源随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。
目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。
而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片,输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节。
在国外,人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内,对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代,目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域.二人脸识别技术的研究意义1、富有挑战性的课题人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一,同时也具有较为广泛的应用意义。
人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域,它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容.如今,虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题，因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。
如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
2、面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术在人脸检测的基础上，面部关键特征检测试图检测人脸上的主要的面部特征点的位置和眼睛和嘴巴等主要器官的形状信息。
灰度积分投影曲线分析、模板匹配、可变形模板、Hough变换、Snake算子、基于Gabor小波变换的弹性图匹配技术、主动性状模型和主动外观模型是常用的方法。
可变形模板的主要思想是根据待检测人脸特征的先验的形状信息，定义一个参数描述的形状模型，该模型的参数反映了对应特征形状的可变部分，如位置、大小、角度等，它们最终通过模型与图像的边缘、峰、谷和灰度分布特性的动态地交互适应来得以修正。
人脸识别实验报告模板(3篇)
第1篇一、实验目的1. 了解人脸识别的基本原理和流程。
2. 掌握人脸识别算法的实现和应用。
3. 分析不同人脸识别算法的性能和优缺点。
4. 评估人脸识别技术在实际应用中的可行性和效果。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 10/Ubuntu 18.042. 编程语言：Python3. 开发工具：PyCharm/VS Code4. 库：OpenCV、dlib、TensorFlow、Keras等5. 硬件要求：CPU：Intel Core i5以上；内存：8GB以上三、实验内容1. 人脸检测2. 特征提取3. 人脸识别4. 性能评估四、实验步骤1. 人脸检测- 使用OpenCV或dlib库实现人脸检测功能。
- 预处理输入图像，如灰度化、缩放、裁剪等。
- 运用人脸检测算法（如Haar cascades、SSD、MTCNN等）进行人脸定位。
- 输出检测到的人脸位置信息。
2. 特征提取- 使用深度学习或传统方法提取人脸特征。
- 深度学习方法：使用卷积神经网络（CNN）提取人脸特征，如VGG、ResNet 等。
- 传统方法：使用LBP、HOG、PCA等算法提取人脸特征。
- 将提取到的特征进行归一化处理。
3. 人脸识别- 使用训练好的模型进行人脸识别。
- 将提取到的人脸特征与数据库中的特征进行比对。
- 根据比对结果判断是否为同一个人。
4. 性能评估- 使用测试集评估人脸识别算法的性能。
- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的性能和优缺点。
五、实验结果与分析1. 人脸检测- 比较不同人脸检测算法的检测速度和准确率。
- 分析算法在不同光照、姿态、表情等条件下的表现。
2. 特征提取- 比较不同特征提取方法的提取效果。
- 分析特征提取对识别性能的影响。
3. 人脸识别- 计算识别准确率、召回率、F1值等指标。
- 分析不同算法的识别性能。
1. 总结实验过程中遇到的问题和解决方法。
2. 分析实验结果，得出实验结论。
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（因为实验中需要有表情的图片，加上设备有限，所以实验材料不能够一PPT形式呈现了，请老师见谅！）
目的：比较局部表情（眼部线索、嘴部线索、鼻部线索）对整体表情识别加工的贡献率大小
问题的提出：对于面部表情的识别是一个整体加工的过程，而通常情况下，眼部、嘴部和鼻部线索又在我们进行面部表情识别过程占有很大比重，那么在这一整体加工过程中，究竟哪一部位线索的贡献率更大些呢？我想通过实验得出一些结论。
被试选择：表情识别能力健全的自由人，年龄在16——65岁之间，满足条件均可，暂选定为10级应心全体学生
实验材料的选取：选取两名男模（确认被试不认识他们），让他们分别表演三种面部表情（高兴的、愤怒的、悲伤的），每个男模拍摄4张数码相片（其中一张中性表情用于被试熟悉模特身份），张片拍摄后用photoshop处理，去掉头发、耳朵和面部瑕疵，柔化边缘，将图片去色，避免光线、肤色等影响（这部分参照《负性面部表情影响面孔身份识别实验研究》中照片采集和处理方式及步骤）保留一份；再将这些图片分眼部、嘴部和鼻部进行分割。
实验设计：1、所有被试接受表情辨别训练，将原始图片（未分割版）呈现给被试，在100%确认被试能够辨别图片情绪后开始实验；
2、被试接受所有实验处理，6张分割的照片，共计18张新生成图片打乱顺序呈现给被试，要求被试通过所看到的眼部、嘴部、鼻部图片来辨别图片表达情绪；
3、统计各部位线索被正确识别的次数，进行数据统计分析，得出结论。