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【編者按】我們總是更關(guān)注硬件軟件如何做到人臉識別，那我們的大腦本身是如何進(jìn)行對人臉的識別和信息處理的呢？我們的大腦是如何判斷一張臉美不美呢？本文由知乎@葉賭徒 授權(quán)轉(zhuǎn)載，為了方便讀者閱讀，雷鋒網(wǎng)編輯做了不改變原意的修飾，并刪減了文中標(biāo)注的引用文獻(xiàn)，感興趣的讀者可在本文下留言或移步知乎了解更多。
第一印象的自動化形成
人臉識別中很重要的一點(diǎn)就是第一印象（First Impression），因?yàn)槲覀兺ǔㄟ^第一印象來了解對方，分析對方的性格特征，以此判斷是不是可以與這個(gè)人交往，尤其是對于陌生人。 這種第一印象的形成現(xiàn)在通常是被認(rèn)為是自動化的，不是大腦有意為之的。很多研究已經(jīng)證明，即使一張臉只出現(xiàn)了100毫秒，人們也能分析出這張臉的大概表情是什么樣；甚至在33毫秒的條件下，人們的分析水平也高于平均值 。那么現(xiàn)在問題來了：為什么第一印象的識別會形成這樣的自動化的特性呢？
一種說法是生物進(jìn)化讓我們形成了這種特性，在短時(shí)間能產(chǎn)生對他人的第一印象會讓我們在極短時(shí)間內(nèi)判斷他人對自身是否有威脅，是否可以親近，這種方式會讓我們更好的生存下去。
在日常生活方面，這種自動化的第一印象也有很大影響。比如，美國競選的備選人的臉是否具有競爭性（Competence）很大程度會影響他們的競選結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn)，大約2/3的選舉是被那些群眾認(rèn)為臉部具有競爭特性的候選人贏得的。此外，1991年一份對美國小法庭判決的研究也發(fā)現(xiàn)，娃娃臉或者具有吸引力面孔的犯人更能獲得陪審團(tuán)的同情，更容易獲得輕判或者勝訴。
Oosterhof 和Todorv在2008年發(fā)展了一個(gè)2D模型（D即dimension，一個(gè)D是trustworthiness，即信任度，一個(gè)D是dominance，即支配度）。這個(gè)模型表現(xiàn)了人對面部的識別含義大部分會被大腦歸類為“這張臉是否值得信任”或者“這張臉是不是很有支配感”。
大腦如何處理人臉信息
人臉識別，尤其是第一印象的形成可以說是人類自身的經(jīng)驗(yàn)可能占了很大作用。前人的研究已經(jīng)證明了人可以在極短的時(shí)間內(nèi)對看到的面孔進(jìn)行“打分”以及評價(jià)。那么回到本文核心的問題：大腦是如何處理的人臉信息的。
我們的大腦有專門分辨物品的區(qū)域、文字的區(qū)域、身體部位的區(qū)域，由于人臉實(shí)在是太特殊了，大腦單獨(dú)又為人臉進(jìn)化出了一個(gè)人臉識別區(qū)，名字叫梭狀回面孔區(qū)（fusifrom face area，F(xiàn)FA，借用WIKI百科的圖，就是中間天藍(lán)色的那個(gè)區(qū)域）。首先在我們的靈長類伙伴身上發(fā)現(xiàn)，然后Kanwisher（1997）正式確定人類也有這個(gè)區(qū)域，只是名稱不同而已。當(dāng)我們看到了臉孔時(shí)，我們的梭狀回面孔區(qū)立即會產(chǎn)生反應(yīng)進(jìn)行分析處理。如果這個(gè)區(qū)域受到破壞，就會產(chǎn)生人臉失認(rèn)證（Prosopagnosia）。
那么我們的大腦對所有人臉的判斷都一視同仁嗎？其實(shí)并不是的，而且，大腦對人臉信息的處理也有快有慢。上面的答案只是涵蓋大體情況，具體的情況實(shí)在太多了解釋起來就無窮無盡了。比如同樣一個(gè)明星，就有人覺得帥有人覺得丑，畢竟個(gè)人審美的差異還是很大的。
不過在這里，還有2個(gè)有關(guān)人臉信息判斷的現(xiàn)象值得介紹一下。
1、整體性加工機(jī)制（Holistic Processing）
首先是大腦對人臉的識別有一個(gè)整體性加工的機(jī)制（Holistic Processing）。以下面這個(gè)著名的圖片為例（這里需要說明一下，這張圖片出自果殼網(wǎng)對面部識別的一篇文章，即撒切爾效應(yīng)，Thatcher effect，據(jù)我以前的教授Peter Thompson說，這是他在1980年進(jìn)辦公室時(shí)偶然看到倒置的書上的人臉無意間發(fā)現(xiàn)的）：
從圖片我們看到，每一列的上下兩圖其實(shí)是同一張圖，只是方向相反而已，然而在圖片倒置時(shí)，我們很難看出區(qū)別（上排2張），正向時(shí)我們卻一眼能看到兩張臉巨大的區(qū)別（下排2張）。這種認(rèn)知差異不僅存在于我們對于人臉的識別，對于其他事物，如字母、人體姿態(tài)等等也有同樣的特性。
再舉一個(gè)例子，如下圖（當(dāng)年著名的明星Paul Newman，1998）：
我們也可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)人臉為正時(shí)，我們更能發(fā)現(xiàn)人臉的變形。
2、面孔合成效應(yīng)（Composite Effect）
另外一個(gè)現(xiàn)象是面孔合成效應(yīng)（Composite Effect），這一研究成果出自Andy Young教授。如果將2張不同的人臉進(jìn)行上下分割，然后再進(jìn)行組合，如下圖：
我們會發(fā)現(xiàn)，如果兩張不同的臉合在一起的時(shí)候看起來更像一個(gè)全新的面孔，如果分開，我們又更易將其區(qū)分為兩張已知的面孔（圖片有年頭而且是歐美名人，所以我們看的話效果會較差）。
為什么我們識別倒置的臉的能力那么差呢？
原因是我們的大腦對倒置的人臉遠(yuǎn)不如我們對其正向的時(shí)候那么熟悉，并且臉倒置的同時(shí)我們區(qū)分個(gè)體信息的特征如五官也倒置了，所以我們就更難在倒置的時(shí)候分辨人臉。但是，我們在看倒置的合成面孔時(shí)，卻更易認(rèn)出倒置的合成面孔，大腦這不是自己打自己臉嗎？但是這卻不怪我們大腦，因?yàn)槿缟蠄D，當(dāng)2張臉合在一起時(shí)，我們的整體性分析機(jī)制會將2個(gè)不同的臉看成一張，但是當(dāng)其倒置時(shí)，整體性機(jī)制被破壞，所以我們又能輕易的分辨出上下半臉的不同了。
總而言之，我們大腦在看到人臉的起始階段是將人臉作為一個(gè)整體進(jìn)行分析，而非從細(xì)節(jié)如五官入手來進(jìn)行認(rèn)知。眼睛就像掃描儀，看到了臉的同時(shí)，大腦就幾乎同時(shí)做出了相應(yīng)地反應(yīng)。這個(gè)分析方法的好處就是能快速地對人臉進(jìn)行加工，認(rèn)出我們熟悉的人。所以，越是熟悉的人，我們的大腦對其的分析也就越快。
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