Abstract :
[en] Though all faces share a common structure, a single face can vary greatly. This “within-person” facial variability plays a crucial role in face learning, as exposure to changes in lighting, viewing angle or physical features seem to yield robust facial representations (Bindemann & Hole, 2020). Recently, research has distinguished appearance variability (changes in facial features) from display variability (changes in viewing conditions; Devue & de Sena, 2023). However, most experimental materials fail to disentangle these two forms of variations, relying on unconstrained and ecological stimuli that lack control over these parameters (e.g., Ritchie & Burton, 2017).
To address this concern, we developed a novel experimental database, designed to distinguish appearance and display variability. The material comprises 8,064 video clips and 2,016 pictures of four pairs of actresses filmed against a green screen. Each pair was carefully matched for distinctiveness and similarity and can be used flexibly as targets or foils in face learning tasks. Each face appears in 28 distinct appearances, 36 display conditions in the videos and 9 in the pictures, offering precise control over both types of variability.
As a proof of concept, we used this new database in an incidental face learning task to investigate the specific role of appearance variability during learning. The results partially support a new, cost-efficient hypothesis of face learning (Devue & de Sena, 2023) by showing that appearance variability modulates learning, while challenging currently established theories of face learning (Burton, 2013). Additionally, these preliminary findings suggest that face learning can be studied using our material and provide valuable insights for further improvements in methodological paradigms to fully exploit its potential.
[fr] Bien que tous les visages partagent une structure commune, un même visage peut varier considérablement. Cette « variabilité intra-personne » joue un rôle crucial dans l’apprentissage d'un visage ; l’exposition à des changements de luminosité, d’angle de vue ou de caractéristiques physiques semble favoriser le développement de représentations faciales robustes (Bindemann & Hole, 2020). Récemment, des recherches ont distingué la variabilité de l’apparence (changements des traits physiques du visage) de la variabilité de présentation (changements des conditions de visualisation d’un visage ; Devue & de Sena, 2023). Cependant, la majorité des matériaux expérimentaux ne parviennent pas de dissocier ces deux formes de variabilité, en raison de l’utilisation de stimuli écologiques qui ne contrôlent pas ces paramètres (e.g., Ritchie & Burton, 2017).
Pour répondre à cette préoccupation, nous avons développé un nouveau matériel expérimental, conçu pour distinguer explicitement la variabilité d’apparence et de présentation. Ce matériel se compose de 8 064 clips vidéo et de 2 016 photos de quatre paires d’actrices filmées contre un fond vert. Chaque paire a été soigneusement appariée en termes de distinctivité et de similarité, et les visages qui la composent peuvent être utilisés de manière flexible comme cibles ou leurres lors de tâches de reconnaissance. Chaque visage apparaît dans 28 apparences distinctes, sous 36 conditions de présentation dans les vidéos et 9 conditions de présentation dans les photos. Nous disposons ainsi d’un contrôle précis sur l’introduction de chacune des deux variabilités dans nos expériences.
Pour illustrer son intérêt, nous avons utilisé ce nouveau matériel dans une tâche d’apprentissage incident, afin d’étudier le rôle spécifique de la variabilité de l’apparence dans l’apprentissage d’un visage. Nos résultats soutiennent partiellement une hypothèse "cost-efficient" du processus d’apprentissage (Devue & de Sena, 2023), en montrant que la variabilité de l’apparence module l’apprentissage. Ils remettent également en question certaines conceptions actuelles de la familiarisation à un visage (Burton, 2013). De plus, ces données préliminaires montrent que notre matériel permet d’étudier l’apprentissage d’un visage et fournissent des informations précieuses pour des améliorations méthodologiques permettant d’exploiter pleinement le potentiel de ces stimuli.
