Yüz tanımada bireyin kendi yüzünün rolü
The role of self-face on face recognition
- Tez No: 828043
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EVRİM GÜLBETEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Psikoloji, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Genel Psikoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Yüzün tanınması, cinsiyet, tür, yaş, aşinalık ve duygusal durum gibi biyolojik ve sosyal özellikler hakkında bilgi edinilmesini sağlar. Yüz morfometrisi ise bireyin yüz kimliğinin en önemli birleşenidir ve yüz en boy oranı (YEBO) en önemli yüz morfometrik özelliğidir. Yüz En-Boy Oranının ise yüz morfolojisine dair kantitatif bilgi vermenin yanı sıra, bir çok araştırma bağlamında sosyal algı aracılığıyla yüz algısına nasıl etki ettiği ortaya konmuştur. Farklı ırk etkisi, ya da diğer ismi ile ırklar arası etki, insanların kendi ırklarına ait yüzleri daha kısa sürede ve daha başarılı şekilde tanımalarını ve kolay hatırlamalarını içerir. Buna karşın, diğer ırklara ait yüzleri tanımada ve onları hatırlamada daha düşük bir hafıza performansı göstermeyi içerir. Birinci çalışmanın amacı, algılanan yüzlere ve bireyin kendi yüzüne ait YEBO düzeylerinin yüz tanıma performansına nasıl etki ettiğini ve bu etkinin farklı ırklara ait yüz uyarıcıları üzerinde nasıl değiştiğini göstermektir. İnsanlar kendi yüzlerini diğer yüzlere göre daha kısa sürede işlemektedir. Bu mekanizmaya ait N170, N250, ve P300 gibi spesifik OİP potansiyelleri gözlenmektedir. Bu çalışmada bireyin kendi yüz morfolojisinin kompozit yüzler oluşturmak aracılığıyla kadameli olarak diğer yüze yaklaştırırken (%0 = kendi, %25, %50, %75, %100 = diğeri)“kendi-diğeri ayrımı (self other classification) mekanizmasının”nasıl etkilendiği incelenmiştir. Davranışsal ölçümün yanı sıra EEG aracılığıyla ölçülen yüz tanıma mekanizması ile ilişkili olan P100, N170, N250, N400, ve P300 OİP bileşenleri ölçülerek nöral bağlantıların yüz morfolojisinin kademeli değişiminden nasıl etkilendiği ortaya konulmuştur. Birinci araştırma sonucunda, Irk ve YEBO düzeylerine ilişkin incelemede, Irk ve YEBO düzeylerine göre yüz tanıma performansının farklılaştığı ve bu değişkenlerin birbiriyle etkileşim içinde olduğu bulunmuştur. Kendi ırk grubunda ortalama (Orta-Düşük, Orta-Yüksek) YEBO düzeylerine sahip olan yüzler katılımcılar tarafından en doğru şekilde tanınırken, diğer ırk grubunda ise uç YEBO gruplarına ait (Düşük-Yüksek) yüzler katılımcılar tarafından en doğru şekilde tanınmıştır. Ayrıca, katılımcıların YEBO düzeyleri, algılanan yüz uyarıcılarının YEBO düzeylerini tanıma performansı ile ilişkili bulunmuştur. Bulgular, deneyim sahibi olduğumuz yüzlere ilişkin ortalama yüz uzamını kullanıyorken, diğer ırktan yüzler söz konusu olduğunda onlara aşina olmadığımız için ve bizimle bir yakınlıkları bulunmadığı için uç özellikler üzerinden değerlendirilebilecekleri şeklinde yorumlanmıştır. İkinci araştırmada ise N170 ve P300 OİP bileşenlerinde kompozit yüz düzeyleri arasında farklılık bulunmuştur. N170 bileşenlerine dair yürütülen analizlerde, kompozitlik ana etkisi incelendiğinde en yüksek N170 genliği“%100 = diğer”koşulunda ortaya çıkarken, en düşük N170 dalga genliği ise“%0 = kendi”koşulunda gösterilmiştir. Ayrıca %100 kompozitlik koşulundan %0 kompozitlik koşuluna doğru kademeli olarak dalga genliğinin düştüğü gözlenmiştir. P300 bileşeninde ise katılımcıların kendi yüz koşuluna, diğer koşullara kıyasla çok daha yüksek P300 potansiyeli gösterdiği bulunmuştur. Sonuç olarak, yüze özgü N170 bileşeni yüzün kademeli morfometrik değişiminden lineer bir şekilde etkilenmiştir. Tez çalışmasından elde edilen tüm bulgular birlikte değerlendirildiğinde diğer yüzlerin işlenmesinde yüz uzamındaki ortalama yüz temsiline ek olarak kendi yüzümüzün morfometrisinden yararlandığımız, ancak yeterli deneyime sahip olmadığımız yüzler için yüzlerin uç özelliklerini kullandığımız, N170 OİP bileşeninin ise kendi yüzümüzden diğerinin yüzüne doğru işleme sürecindeki bağlantının sağlanması sürecinde güvenilir bir nöral indeks olabileceği, P300 OİP bileşeninin ise kendi-diğer yüz ayrımındaki karar verme ve dikkat süreçlerinden sorumlu bir nöral bileşen olarak değerlendirilebileceği ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
Facial recognition provides information about biological and social characteristics such as gender, species, age, familiarity and emotional state. Facial morphometry is the most important component of an individual's facial identity and facial width to height ratio (fWHR) is the most important facial morphometric feature. In addition to providing quantitative information on facial morphology, fWHR has been shown in many studies to affect face perception through perceived social traits. The other-race effect (ORE), also known as the cross-race effect, involves recognizing and remembering faces of own race more quickly and successfully. In contrast, people show a decreased performance in recognizing and remembering faces of other races. The aim of the first study was to show how the level of fWHR for perceived faces and the participant's own face is a variable that affects face recognition performance, and how this effect varies for face stimuli of other races. On the other hand, humans process their own faces in a shorter time than other faces. Specific ERP potentials such as N170, N250, and P300 are observed for this mechanism. In this study, we will investigate how the“self-other classification mechanism”is affected when an individual's own face morphology is gradually transformed to the other face (0% = self, 25%, 50%, 75%, 100% = other) by creating composite faces. In addition to the behavioral measurement, the P100, N170, N250, N400, and P300 ERP components, which are related to the face recognition mechanism measured by EEG, will be measured to reveal how neural connections are affected by the gradual change of face morphology. As a result of the first study, it was found that the face recognition performance differed according to race and fWHR levels and that these variables interacted with each other. In the participants' own racial group, faces with average (Medium-Low, Medium-High) fWHR levels were recognized most accurately by the participants, while in the other racial group, faces belonging to the extreme fWHR groups (Low-High) were recognized most accurately by the participants. In addition, participants' fWHR levels were found to be correlated with their performance in recognizing perceived faces' fWHR levels. As a result, we may be using the average face space for faces with which we have experience, whereas for faces of other races, we may be evaluating them on distinctive features because we are not familiar with them and they do not have any affinity with us. In the second study, differences were found between composite face levels in N170 and P300 ERP components. In the analyses conducted on the N170 components, when the main effect of composite was analyzed, the highest N170 amplitude appeared in the“100% = other”condition, while the lowest N170 wave amplitude was shown in the“0% = own”condition. It was also observed that the wave amplitude gradually decreased from the 100% composite condition to the 0% composite condition. In the P300 component, participants showed a much higher P300 potential in the own face condition compared to the other conditions. In conclusion, the face-specific N170 component was linearly affected by the gradual morphometric change of the face.
Benzer Tezler
- Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data
Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari
ŞEYMA TAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Fotometrik stereo tabanlı 3 boyutlu yüz tanıma
Photometric stereo based 3D face recognition
EBUBEKİR TEMİZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Görüntü işleme ve esnek hesaplama yöntemleri kullanılarak down sendromunun ayırt edilmesi
Discrimination of down syndrome by using image processing and soft computing methods
ŞAFAK SARAYDEMİR
Doktora
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECMİ TAŞPINAR
PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Yüz tanıma ve yapay sinir ağları yardımıyla yüzün tespiti
Face detection with neural networks
TUĞRUL KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. VASİF NABİYEV
- Yüz imgelerinden 2 boyutlu kip ayrışım yöntemleri kullanılarak duygu sezimi
Emotion detection using 2-dimensional mode decomposition methods from facial images
SERKAN TÜZÜN
Doktora
Türkçe
2024
Bilim ve Teknolojiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN