「求助」求助大神这是什么歌7漫画?

仔细一看,这些漫画形象真是「神还原」
为什么能够很容易辨认出一个真实的人的漫画形象?
华沙,NTU心理学博士在读。UoG心理学研究方法硕士。BJFU心理学学士。
楼上的许多答主都提到了很重要的一点:夸张了面孔的特征。在此我想尽我所能,给大家解释下背后的原因。难免狗尾续貂, 更妄论抛砖引玉。
首先,有答主提到一些特别之处是识别身份的关键。当然这是重要的原因,好比卓别林的小胡子还有爱因斯坦的头发一样让人过目不忘,自然而然加速了识别。但是这并不是面孔识别的关键之处,更类似于面孔失认症者的辅助手段。换个说法,依靠独一无二特征(发型、身姿、声音、喜欢的服饰)判断身份是行之有效的(Pitcher et al., 2011),但并不是我们普通人最常用的手段,更不要说不是面孔本身。倘若漫画只是捕捉一两个特点但是画的根本不像,难免有投机取巧之嫌。
大神的发型总是那样不拘。
我们判断身份的时候还是更加依靠面孔本身,更具体而言是面孔上五官之间的距离信息。我们在判断面孔是谁的时候,我们会融合五官的形态以及它们的空间位置关系为一个整体判断,也就是说我们不拘泥于面孔上五官本身,而是协同考虑所有内容。这种整体识别并不否认局部特征的重要性,毕竟它们构建了整体,但是强调了协同之重。神经科学的成像研究以及行为研究结果也都说明整体识别重于局部识别,是正常人识别他人身份的关键:比如说梭状回面孔区(FFA)作为识别面孔身份的中枢站点正是整体识别的起始点,它融汇了局部信息成为整体(Kanwisher et al., 1997; Yovel & Kanwisher, 2005)。
那么漫画为什么好认呢?正是上面答主提到的,漫画凸显了面孔上的特别之处。在介绍原因之前我还得介绍一个关键点。有不少科学家认为我们在识别身份的时候不是简单地记录下面孔上所有的特质,而是和我们心中面孔的模板进行比较。按照 Valentine 教授的观点(1991),我们心中的模板位于一个笛卡尔坐标系的中心。Leopold 教授(2001)以及 Rhodes 教授的团队(2006)也进一步用实验证明了中心的存在。所以在整体识别面孔身份的时候,中心模板是非常重要的参考点,好比航海家眼中的北极星。
中心面孔往往融合了所有特征,看起来很中庸,也很有代表性。我们心中的模板是通过我们生活中的接触不断升级提升,也就是见得越多越不一样(见 Webster et al., 2004 的最后一个实验)。两个人会有差别,但是差别应当不大。
换句话说,我们在加工面孔的时候,会不由自主与模板作比较。倘若一张面孔离模板比较远,自然会显得不太一般,判断起来与众不同。
漫画可以夸张面孔的特质, 因此新的图片在面孔地图上应该会落在里中心更远的地方(Byatt et al., 1998),所以我们大脑的反应更大,这张图片比原图片更加独特。倘若反着来缩减差异,照片看起来更不鲜明,也不太好认,&泯然众人矣&。甚至也有科学家发现不只是身份,连情绪都更加独特鲜明(Calder et al., 1997)。因此,漫画中的鲁迅先生更加横眉冷眼,颧骨突出,每一根头发都爆满精神。怎么不特别呢?
揣摩下鲁迅先生照片你就能体会到这张漫画更显 &鲜明& 。
所以我总结一下,我们在整体识别面孔的时候往往会讲面孔与我们心中的经验形成的平均面孔做一个对比。漫画夸张了面孔上五官的形状和相对关系,在我们心中他们会比原来的图片更加偏离中心,也就更加好被识别。所以一幅优秀的漫画能捕捉面孔的独到之处,适当夸张后,就是那么 &像你&。
Byatt, G., & Rhodes, G. (1998). Recognition of own-race and other-race caricatures: Implications for models of face recognition. Vision research,38(15), .
Calder, A. J., Young, A. W., Rowland, D., & Perrett, D. I. (1997). Computer-enhanced emotion in facial expressions. Proceedings of the Royal Society of London B: Biological Sciences, 264(1383), 919-925.
Kanwisher, N., McDermott, J., & Chun, M. M. (1997). The fusiform face area: a module in human extrastriate cortex specialized for face perception. The Journal of Neuroscience, 17(11), .
Rhodes, G., & Jeffery, L. (2006). Adaptive norm-based coding of facial identity. Vision research, 46(18), .
Valentine, T. (1991). A unified account of the effects of distinctiveness, inversion, and race in face recognition. The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 43(2), 161-204.
Webster, M. A., Kaping, D., Mizokami, Y., & Duhamel, P. (2004). Adaptation to natural facial categories. Nature, 428(6982), 557-561.
Yovel, G., & Kanwisher, N. (2005). The neural basis of the behavioral face-inversion effect. Current Biology, 15(24), .
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