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dc.contributor.advisorGosselin, Frédéric
dc.contributor.advisorBlais, Caroline
dc.contributor.authorTardif, Jessica
dc.date.accessioned2017-05-26T18:46:09Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2017-05-26T18:46:09Z
dc.date.issued2017-03-28
dc.date.submitted2016-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/18817
dc.subjectDifférences individuellesfr
dc.subjectReconnaissance des visagesfr
dc.subjectPerception visuellefr
dc.subjectBullesfr
dc.subjectProsopagnosiefr
dc.subjectProsopagnosie développementalefr
dc.subjectSuper-recognizersfr
dc.subjectStratégies visuellesfr
dc.subjectIndividual differencesfr
dc.subjectFace recognitionfr
dc.subjectFace perceptionfr
dc.subjectBubblesfr
dc.subjectProsopagnosiafr
dc.subjectDevelopmental prosopagnosiafr
dc.subjectVisual strategiesfr
dc.subject.otherPsychology - Cognitive / Psychologie cognitive (UMI : 0633)fr
dc.titleVariations systématiques dans l’utilisation de l’information du visage, de la prosopagnosie développementale à la super-reconnaissancefr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplinePsychologiefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sfr
etd.degree.nameM. Sc.fr
dcterms.abstractIl existe de grandes variations interindividuelles dans les habiletés pour la reconnaissance des visages. Alors que plusieurs avenues ont été explorées pour expliquer ces variations, leur source reste inconnue. L’utilisation d’information visuelle étant reliée à la performance pour n’importe quelle tâche, l’objectif du projet était d’utiliser la méthode des Bulles pour évaluer comment l’information visuelle utilisée est liée aux habiletés. Ainsi, les habiletés pour la reconnaissance des visages ont été mesurées chez 107 participants, un large échantillon d’individus normaux provenant du spectre complet d’habiletés, incluant les extrêmes de ce spectre (i.e. prosopagnosie développementale et super-reconnaissance). Ensuite, une tâche de reconnaissance de visages célèbres a été complétée, utilisant la méthode des Bulles pour échantillonner aléatoirement l’information visuelle à chaque essai (1000). Une régression a permis de déterminer quelle information était échantillonnée de façon systématique lors des essais où le participant a répondu correctement. Cette opération résulte en une image de classification pour chaque participant, montrant l’information visuelle utilisée. Enfin, grâce à une régression de deuxième ordre, nous avons pu déterminer quelles sont les régions du visage dont l’utilisation permet de prédire les habiletés dans quatre tâches différentes. Les résultats montrent que 59% de la variation dans les habiletés peut être expliquée grâce à l’utilisation de certaines régions du visage. Plus spécifiquement, plus les participants font usage systématiquement de la région de l’œil gauche du point de vue de l'observateur, plus ils sont habiles.fr
dcterms.abstractAbilities for face recognition largely vary among neurotypical individuals. The source of these variations remains largely unknown. Because use of visual information affects performance for a task, the main objective of the project was to better understand the way in which visual information is used affects abilities for face recognition. To this end, we have used the Bubbles method to evaluate use of information in neurotypical participants from the complete spectrum of abilities for face recognition, including extreme cases (developmental prosopagnosics and super-recognizers). Therefore, face recognition abilities were measured in 107 participants prior to evaluating the visual information they use. In 1000 trials where participants were asked to identify a celebrity’s face, visual information was spatially randomly sampled using the Bubbles method. A regression was then applied between the location of the sampled information and accuracy on each trial, determining which information was systematically sampled when participants correctly identified faces. A second-order regression was then used, which determined the utilization of which regions of the face predicts ability scores, measured in four different tests. Results show that 59% of variations in abilities can be explained by the use of visual information for face recognition. Specifically, the more systematically participants use the region of the left eye, the more accurate they tend to be.fr
dcterms.languagefrafr


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