FamFac – Una base de datos de caras famosas para experimentos de psicología
Introducción. La existencia de una gran variación en las propiedades de bajo nivel de estímulos visuales y la ocurrencia de diversos grados de familiaridad con rostros famosos pueden haber causado un sesgo en los resultados de las investigaciones que intentaron desentrañar los procesos involucrados...
- Autores:
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Monteiro, Fábio
Rodrigues , Paulo
Santos, Isabel M.
Bem-Haja, Pedro
Rosa, Pedro J.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/28975
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/28975
https://doi.org/10.21500/20112084.6498
- Palabra clave:
- face processing
face recognition
control of low-level features
methodology
Procesamiento facial
reconocimiento facial
control de propiedades de bajo nivel
metodología
- Rights
- openAccess
- License
- http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
| Summary: | Introducción. La existencia de una gran variación en las propiedades de bajo nivel de estímulos visuales y la ocurrencia de diversos grados de familiaridad con rostros famosos pueden haber causado un sesgo en los resultados de las investigaciones que intentaron desentrañar los procesos involucrados en el procesamiento de rostros familiares y desconocidos (por ejemplo, las diferencias temporales en la detección de los primeros potenciales relacionados con eventos especializados en el procesamiento de rostros puede ser explicada por diferentes métodos para controlar la variación en las propiedades de bajo nivel de los estímulos visuales). Objetivo. Para mitigar estos problemas,desarrollamos una base de datos de 183 caras famosas, disponible gratuitamente, cuyas propiedades de bajo nivel (brillo, tamaño, resolución) fueron homogeneizados y elnivel de familiaridad medido. Método. El brillo de los estímulos fue estandarizado por un algoritmo personalizado. El tamaño y la resolución de las imágenes fueran homogeneizadas en Gimp. El nivel de familiaridad de los rostros famosos fue medido por un grupo de 48 estudiantes universitarios portugueses. Resultados. Nuestros resultados sugirieron que el brillo de cada imagen no difiere significativamente del valor de brillomedio del conjunto de estímulos. Cuarenta y un rostros famosos fueron clasificados como altamente familiares. Principales implicaciones. Este estudio proporciona dosrecursos importantes, ya que tanto el algoritmo como la base de datos están disponibles gratuitamente para fines de investigación. Los procedimientos de homogeneizacióndeben garantizar que los estímulos incluidos en la base de datos no provoquen efectos de confusión como los verificados en estudios anteriores. |
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