不同运动模式的动态面孔的识别——整体加工、注意、经验的作用

Object recognition is a crucial issue in vision research, in which face recognition has the most practically significance. The study of face recognition is a window to understand the mechanism of object recognition. Previous studies only focused on the static faces, though we encounter more often in daily life with moving faces (e.g., turning head, talking). Recently, the holistic processing of dynamic face recognition has become an active research topic. These researches of dynamic faces used the same paradigm as the one for static faces, which, in our opinion, is inappropriate. In the present project, we will firstly investigate what kinds of paradigms are suitable to study dynamic face recognition. Then, we will further examine the underlying mechanisms of dynamic face recognition from the perspectives of holistic processing and attention. Finally, we will explore the possible training method of dynamic face recognition from the perspectives of perception learning and motor experience. We will adopt various behavioral paradigms, eye movement techniques and ERP techniques to study dynamic face recognition. We will extend the results of static face recognition with more ecological validity. This project will deepen people's understanding of object recognition, and human intelligence in general. In addition, the findings of this project may have important application value for daily interpersonal interaction, artificial intelligence, and forensic testimony.

物体识别是视觉研究的核心问题。对面孔识别的研究是理解物体识别机制的一个窗口。以往对面孔识别的研究只关注对静态面孔识别机制的探讨。而日常生活中我们更常接触的是运动中的面孔（如，摇头、说话等）。近几年来，学界开始关注对动态面孔识别的整体加工机制的研究，然而仍沿用静态面孔识别的范式。我们提出，首先，应了解采用旧范式来研究动态面孔识别的局限性。在此基础上，本课题进一步从整体加工、注意的角度来探讨不同运动模式下的动态面孔识别机制。最后本课题从知觉学习、动作经验的角度探讨通过运动经验促进动态面孔识别的训练方法。本课题的研究方法包括行为实验范式、眼动技术和ERP技术手段等。本课题将扩展以往关于静态面孔识别的理论，使得研究成果更具生态效度。本课题将深化对物体识别的理解、对人类智能的认识。此外，本课题的研究成果在日常人际交互、人工智能、法学实践等方面有重要的应用价值。

以往对面孔识别的研究只关注对静态面孔识别机制的探讨。而日常生活中我们更常接触的是运动中的面孔（如，摇头、说话等）。近几年来，学界开始关注对动态面孔识别的整体加工机制的研究，然而仍沿用静态面孔识别的范式。本项目结合心理物理学、眼动追踪技术、脑电技术、以及结构方程模型等多种方法探讨了动态面孔识别。本项目内容分为三部分。第一部分探索什么样的范式更适合用来研究动态面孔的整体加工，发现目前流行的用于研究静态面孔整体加工的合成面孔效应范式不适用于研究动态面孔，并提出一种新的研究范式。第二部分探讨动态面孔识别比静态面孔识别好的可能原因，提出面孔整体表征的恒常性概念，发现动态面孔识别的优势不能用整体加工来解释，而与动态面孔携带更多社会信息有关。第三部分探讨运动经验能否促进面孔识别，发现运动经验不能提高对动态面孔的识别。本项目扩展了以往关于静态面孔识别的理论到动态面孔识别的理论，使得研究成果更具生态效度。