Attractiveness: Statistical properties versus individual person characteristics of face images

• Applicant: Professor Dr. Christoph Redies
• Subject Area: Molecular Biology and Physiology of Neurons and Glial Cells ; General, Cognitive and Mathematical Psychology
• Term: from 2012 to 2016
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 69199027

In Bildern von menschlichen Gesichtern werden statistische Eigenschaften höherer Ordnung und ihr Einfluss auf die Wahrnehmung von persönlichen Gesichtsmerkmalen untersucht. Ein besonderes Augenmerk wird dabei auf die Attraktivität von Gesichtern gelegt, aber auch der wahrgenommene emotionale Ausdruck, Alter, Geschlecht und Ethnizität sind Gegenstand der Untersuchung. Ziel des Projekts ist es zu bestimmen, inwieweit statistische Eigenschaften höherer Ordnung, die auf den unteren Ebenen der Sehsystems prozessiert werden können, die Wahrnehmung persönlicher Merkmale beeinflussen. Das vorgeschlagene Forschungsprojekt basiert auf ähnlichen Studien über die statistischen Eigenschaften von natürlichen Szenen und ästhetischen Kunstbildern. Wir konnten zeigen, dass diese beiden Arten von Bildern sich darin ähneln, dass sie eine skalierungs-invariante (fraktale) Amplituden-Verteilung örtlicher Frequenzen (Fourier-Spektrum) aufweisen. Bereits früher haben viele Forscher den Einfluss von Teilen des Fourier-Spektrums von Gesichtsbildern auf die Repräsentation von Gesichtern untersucht, typischerweise jedoch mit Bandpass-gefilterten Bildern. Die Ergebnisse zeigten einen Effekt des Frequenzprofils von Gesichtsbildern auf das Erlernen und Erkennen von Gesichtern, wobei widersprüchliche Ergebnisse in Bezug auf die verantwortlichen Frequenzanteile erzielt wurden. Es gibt nur wenige Studien, die den Einfluss des Frequenzspektrums auf die Attraktivität von Gesichtern untersucht haben. In drei Experimenten sollen statistische Bildeigenschaften und ihr Einfluss auf Wahrnehmungsprozesse auf niedriger Ebene bei dem Erkennen von persönlichen Gesichtmerkmalen wie der Attraktivität untersucht werden. Erstens untersuchen wir, wie statistische Bildeigenschaften (z.B. Eigenschaften des Fourier-Spektrums oder Eigenschaften aus der Analyse von PHOG [pyramid histogram of gradients]) mit den persönlichen Merkmalen korrelieren. Zweitens bestimmen wir den Einfluss von statistischen Bildeigenschaften auf die Wahrnehmung von persönlichen Merkmalen mit psychologischen Testverfahren. Drittens untersuchen wir die neuronalen Korrelate der Wahrnehmung von persönlichen Merkmalen in Adaptationsexperimenten und anhand der Ableitung von ERPs bei Versuchspersonen. Als Vergleich werden ästhetische Bilder (z.B. Kunstporträts) und nicht-ästhetische Bilder herangezogen, um die Gesichtsattraktivität (im Sinne der physischen Anziehungskraft eines Gesichts) von der Schönheit eines Bilds (im Sinne des Gesamteindruck der Bildkomposition) abzugrenzen. Zusammenfassend wird unser Projekt wahrgenommene persönliche Merkmale von Gesichtsbildern aufgrund von statistischen Bildeigenschaften näher beschreiben, um Gesichtsbilder gegebenenfalls von anderen Bildkategorien abzugrenzen. Darüber hinaus werden wir untersuchen, wie sich eine Veränderung dieser Bildeigenschaften auf die Wahrnehmung der persönlichen Gesichtsmerkmale auswirkt.

• DFG Programme: Research Units
• Subproject of: FOR 1097: Person Perception
• Participating Person: Dr. Gregor Hayn-Leichsenring