Trong nhận dạng khuôn mặt, các tính năng riêng lẻ cũng đáng nhớ như toàn bộ

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Indiana và Đại học California, Los Angeles cho biết khả năng nhận dạng toàn bộ khuôn mặt của một người không tốt hơn khả năng nhận dạng một đặc điểm riêng lẻ.

Theo truyền thống, các nhà khoa học tin rằng con người nhìn tổng thể khuôn mặt - kết hợp trực quan mắt, mũi, miệng - và bằng cách nhận thức mối quan hệ giữa chúng, chúng ta có lợi thế hơn khi xem từng đặc điểm riêng lẻ.

Jason M. Gold của Đại học Indiana cho biết: “Đáng ngạc nhiên là tổng thể không lớn hơn tổng các phần của nó.

Đối với nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng một mô hình lý thuyết được gọi là “bộ tích phân Bayes tối ưu” (OBI). OBI đánh giá mức độ cảm nhận của một người đối với một loạt thông tin - trong trường hợp này là các đặc điểm trên khuôn mặt - và kết hợp tất cả các thông tin lại với nhau như thể người đó đang nhận thức từng đặc điểm một.

Điểm được đưa ra dựa trên mức độ nhận biết của người đó về sự kết hợp của các đặc điểm (toàn bộ khuôn mặt) và lẽ ra nó phải bằng tổng điểm của từng đặc điểm. Nếu điểm toàn khuôn mặt vượt quá tổng này, điều đó cho thấy mối quan hệ giữa các đặc điểm được chứng minh là mạnh nhất — nói cách khác, tồn tại tính năng nhận dạng khuôn mặt ‘toàn diện’.

Trong thí nghiệm đầu tiên, các tình nguyện viên xem hình ảnh mờ của ba khuôn mặt nam và ba nữ. Sau đó, họ xem một tính năng - mắt trái hoặc mắt phải, mũi hoặc miệng - hoặc cả bốn tính năng đối xứng giống như khuôn mặt tiêu chuẩn xuất hiện trên màn hình. Hình ảnh đó sẽ biến mất và nếu họ nhìn thấy một con mắt, sáu con mắt sẽ xuất hiện; nếu toàn bộ khuôn mặt, sáu khuôn mặt toàn bộ. Sau đó, các tình nguyện viên đã chọn đặc điểm hoặc khuôn mặt mà họ vừa nhìn thấy.

Trong thí nghiệm tiếp theo, các hình ảnh toàn khuôn mặt được xếp chồng lên nhau trên các hình bầu dục hình khuôn mặt. Trong cả hai thử nghiệm, hiệu suất với toàn bộ khuôn mặt không tốt hơn bất kỳ tính năng riêng biệt nào và không tốt hơn OBI. Điều này cho thấy rằng các đặc điểm trên khuôn mặt đã không được xử lý một cách tổng thể khi được hiển thị kết hợp.

Gold cho biết: “OBI cung cấp một khung toán học được xác định rõ ràng để nghiên cứu những gì trong lịch sử là một tập hợp các khái niệm được xác định khá lỏng lẻo.

Kết quả có thể giúp các nhà nghiên cứu hiểu được chứng rối loạn nhận thức prosopagnosia, không có khả năng nhận dạng khuôn mặt và cũng có thể giúp phát triển phần mềm bảo mật nhận dạng khuôn mặt tốt hơn. Nhưng giá trị thực, Gold nói, đang trong nghiên cứu cơ bản.

“Nếu bạn muốn hiểu sự phức tạp của tâm trí con người, thì việc hiểu các quá trình cơ bản làm nền tảng cho cách chúng ta nhận thức các mẫu và đối tượng là một phần quan trọng của câu đố đó”.

Nghiên cứu xuất hiện trên tạp chíKhoa học Tâm lý.

Nguồn: Hiệp hội Khoa học Tâm lý