人类面孔识别中的熟悉度操控

面孔知觉是作为社会物种的人类的一项基本视觉任务。近年来，越来越多的证据表明，面孔熟悉性是广泛影响面孔知觉加工的一个关键因素。因此，找到一个实验室驱动的在控制环境中评估面孔熟悉度的方法对于面孔加工理论的发展至关重要。虽然已有研究采用不同的方法范式来评估面孔的熟悉性，但对于熟悉性的出现以及实验室驱动的面孔熟悉性和自然环境下发展出来的面孔熟悉性的相似程度等问题还不清楚。

由此，本研究中，我们将谨慎采用不同方法去评估面孔熟悉性，并用纵向研究的方法来追踪熟悉性随时间的变化。我们将采用行为、眼动和脑电等多种测量方法，并运用机器学习的方法分析数据，来研究熟悉性的变化如何影响人们对面孔的反应。此外，我们还将比较受试者在实验室环境下测得的和自然环境下测得的面孔熟悉性数据。这项工作将在香港的两个地点进行，与研究相关的其他参与者两地互换，从而更好地避免受试者在测试前暴露于其他参与者。在最初的纵向研究之后，我们还将追踪比较不同的熟悉性方法，以此探究在何种条件下实验室驱动的面孔熟悉性具有外部效度。

多种方法的使用将帮助我们建立概念模型去整合行为及其背后的神经基础和眼动数据，为理解面孔熟悉性和它的生理和认知标记提供更全面的基础。反过来，这也将帮助该领域能更精确和高效地操控面孔熟悉性，以进行模式测试和理论发展。