不同面部特征对大学生情绪面孔识别的影响.docx

目录1前言11.1面孔识别的定义11.2面孔识别的主要理论模型11.3面孔识别的实验范式21.3.1倒立效应21.3.2整体局部改变范式31.3.3模糊打乱效应31.3.4整体部分范式31.3.5边缘识别技术41.4面孔识别的研究进展41.4.1不同文化背景群体的面孔识别41.4.2不同种族的面孔识别41.4.3面孔识别的同性别偏向效应和同龄偏向效应51.4.4不同人格特质的情绪面孔识别51.5问题提出51.6研究目的61.7研究假设62研究方法62.1实验设计62.2被试62.3研究材料与工具62.4实验程序73研究结果83.1被试对不同面孔特征的情绪类型的识别的正确率分析83.2被试对不同面孔特征的情绪类型的识别的反应时分析104讨论115结论13参考文献13致谢15附录16 论文题目：字体：楷体，字号：小一不同面部特征对大学生情绪面孔识别的影响陈悦摘要: 研究以广东培正学院大学生为被试，使用经过Photoshop软件开窗、高斯模糊处理的CFAPS图片，采用E-Prime 2.0软件设计2×3×3的混合实验设计，来探求不同情绪类型和不同面部特征的识别差异性。结果：（1）男性对于面孔的识别绩效低于女性，但没有显著差异；（2）在平静面孔条件下，被试对于面孔的识别绩效显著优于高兴和恐惧情绪；（3）在高兴、恐惧情绪面孔条件下，被试对眼部特征的识别成绩显著高于鼻部；（4）在平静面孔条件下，被试对鼻部特征的识别成绩显著高于嘴部，对嘴部的识别成绩显著高于眼部。关键词： 面孔识别；情绪；特征信息；大学生The Influence of Different Facial Features on College Students' Emotional Face RecognitionByChen YueApril,2020Abstract: This study took students from Guangdong PeiZheng College as subjects, and used CFAPS pictures with Windows opened by Photoshop and gaussian blur processed. The mixed experiment design of 2×3×3 was designed by E-PRIME 2.0 software to explore the differences of facial emotion recognition and the influence of different facial feature parts on face recognition. The results showed that: (1) the female's ability of face recognition was better than the male's, but there was no significant difference; (2) under the condition of normal emotion, the recognition performance of subjects was significantly higher than that of happy and fear; (3) under the conditions of happy and fear emotions, the recognition performance of subjects on the eyes was significantly higher than that of nose; (4) under normal emotion, the results of nose recognition was significantly higher than the mouth, and the mouth was higher than the eyes.Keywords: facial recognition; emotion; feature information; college students1前言1.1面孔识别的定义面孔识别（Facial Cognition）是指个体准确地认知和识别人脸面孔以及辨认其种族、性别、年龄和表情等的能力。对于地球上的许多物种尤其是灵长类动物来说，面孔是一个极其重要的社会刺激，是一种丰富的、关于他人情绪状态的信息来源1。从出生的时候开始，个体就在与母亲以及周围的人进行面对面的联系和交流。面孔辨别能力是人的其中一项基本能力，对个体生存、环境适应、社会发展和交往都有着巨大的影响2。通过对面孔进行识别，我们可以从其中得到许许多多的社会信息，诸如面孔的年龄、性别、情绪状态以及个体对面孔的熟悉度等等。这一系列的信息对人们的社会交往以及对环境的适应都起着至关重要的作用。在日常生活中，无论是对自己释放的情绪还是他人情绪的有效识别，都为人们彼此的交流交往提供了许多重要信息。面孔识别的对象是各个面部器官所包含的面孔信息，研究人员们通常会将面孔的信息分成特征信息与构型信息。面孔特征信息是指各个脸部器官以及其所具有的特征(如眼睛的颜色，嘴巴的大小等等)，眼睛、鼻部等脸部器官之间的空间距离则被称为构型信息3。1.2面孔识别的主要理论模型依据面孔认知加工过程，研究者已经提出了许多理论模型，其中包括：先天机制说、整体加工理论、多维面孔空间模型、多阶段面孔识别模型和交互激活竞争模型等，其中对于后三者的研究更为广泛。 多维面孔空间模型认为面孔的加工存储会被个体的认知经验所影响，该模型包含了多个维度，每个维度都代表着不同的面孔特征，每个面孔都能在其中进行编码4。多阶段面孔识别模型是由布鲁斯和杨于1986年综合过去20多年的研究理论及实证结果所提出的。目前为止，这一理论模型仍然有着广泛又深刻的影响。该模型认为，不同的加工阶段串行组成了面孔的认知加工过程。无论是识别熟悉面孔还是非熟悉面孔都需要经历两个阶段5。第一个阶段是最先进行的阶段，称为结构编码。这个阶段主要负责编码人脸的结构信息，包括人脸的光度亮泽、纹路、发型、表情和角度。第二个阶段被称为特征编码阶段，包含并行且独立的两条通道。其中一条通路负责解决个体不熟悉的面孔，它有视觉分析和表情分析等处理方式，对人脸的种族、年纪、性别和表情进行加工。第二条通路则担任加工熟悉面孔的职责，对脸孔进行再认。个体依据结构编码阶段对面孔处理后所得到的信息，得到“这是熟悉面孔”的判定，接着对其个体特征进行激活，再经过处理得到其姓名信息。这一理论模型表明表情分析和人脸再认的加工不属于同一个模块，表情分析和视觉处理可能比结构编码早，或同时进行。交互激活竞争模型是布鲁斯和伯顿在对多阶段面孔识别模型进行修正后所提出来的一个模型。该模型由若干个集合中的若干个单元组成，如个体特征单元、面孔识别单元。这两个单元之间并不是串行的关系，两者各自保存面孔信息和姓名信息，它们之间的关系是交互并且竞争激活，都能够对个体特征进行激活6。1.3面孔识别的实验范式1.3.1倒立效应倒立效应是指相比较于倒立的物体，个体对于正立的物体的识别能力会更好这一现象。Yin通过比较了人脸和其他的物体发现，不管是人脸还是一些其他的物体，只要对它们进行了倒立处理后，它们都会变得更加难以被记忆，但物体倒立后的记忆成绩会显著高于倒立的面孔。也就是说，面孔的倒立效应大于其他的物体7。研究结果一经发布造成了极大的影响。研究者们认为，整体加工是面孔识别的重要加工分析方式，面孔经过倒立处理后，它的整体信息遭到破坏，因而个体更难以辨认倒立面孔。依据这一范式，研究者延申并发展出了许多新的范式，用来直接对脸孔的整体加工及分析加工进行研究。1.3.2整体局部改变范式整体局部改变范式源于撒切尔错觉。这一错觉是汤普森于1980年发现的，指的是将一张正立面孔中的嘴巴和眼睛翻转180°时，人们会认为这一张面孔十分的奇怪，但如果再将整个面孔翻转180°后，人们就会认为该面孔并没有异常。 在该范式中，不但可以对脸孔的局部信息进行改变（更换面部的器官）；也可以对脸孔的整体信息进行改变（改变面部器官之间的间隔），通过改变脸孔的局部和整体信息来分离脸孔中的局部特征及整体特征。Le Grand认为对于正常面孔识别来说，整体信息是至关重要的7。1.3.3模糊打乱效应模糊打乱范式出自于Schwaninger等人的一个研究。模糊打乱范式与以往的实验范式存在着明显的区别。该范式利用去除的方法对整体信息或部分信息进行的改变，而其他范式只是改变了部分信息。该范式的改变方式包括三种：其一，打乱：将面孔分成10个随机排放的部分，通过打乱处理破坏面孔的整体信息，只保存局部信息；其二，模糊处理人脸面孔，破坏面孔的局部信息；其三，打乱及模糊处理：将面孔进行打乱随意排放再将其模糊，经过此改变方式的面孔不包含局部特征和整体特征。Schwaninger等的研究表明，在脸孔只存在整体信息和局部信息的情况下，被试对面孔的识别成绩都比概率水平高。因而，面孔识别不仅运用整体加工，还运用了部分加工7。1.3.4整体部分范式 1993年，Tanaka和Farah在研究中所提出了整体部分范式。他们先是要求被试学习脸孔中的面部器官，即眼睛、鼻子和嘴巴。随后，被试被要求在呈现部分面部特征或整体面部特征的条件下进行面孔的再认。结果表明，被试对整体呈现的面部特征的识别绩效高于部分呈现的面部特征。这一结果表明人们在辨认面孔时，更多地是依赖整体加工。也就是说，在整体呈现的条件下被试对脸孔局部特征的识别成绩好于部分呈现条件下。但只有当面孔是正立的时候存在着这一现象。在另外的实验中，被试对于正立面孔在整体情况下的识别显著优于单独识别，对于倒立面孔和房子的辨认却不存在这一现象。因而，与普通物体相比较，个体对于面孔的识别会更依靠整体加工8。1.3.5边缘识别技术边缘识别技术这一范式是由McKone在2004年第一次提出的。在这一范式中，脸孔被呈现于注视点的中心和边沿位置。在试验开始前，被试被要求命名两个脸孔或其中的鼻部，刺激在这一阶段都被呈现在中心，脸孔的所有角度都被呈现。实验开始后，研究者要求被试命名随机出现的脸孔或鼻子。结果发现，倒立面孔的边缘识别成绩处于概率水平，正立面孔的识别成绩则高于概率水平，对于识别鼻子这一单一特征的识别则没有出现这一效应7。1.4面孔识别的研究进展1.4.1不同文化背景群体的面孔识别既往大量的研究结果表明，个体在对面孔的识别过程中，注意偏向主要集中在眼睛、鼻子和嘴巴这三个区域，而东西方的被试对注视的区域上存在各自的偏好。Blais等人通过研究东西方被试在学习识别面孔过程的眼动的差异发现，在对面孔进行识别时，东方被试倾向于注意鼻子周围，而西方被试注视点则集中在眼睛和嘴巴区域9。1.4.2不同种族的面孔识别在生活中，人们往往会出现难以识别辨别外国面孔或外族面孔，研究者将这一现象称为异族效应、本族效应、跨种族效应等。自从1969年Malpass和Kravitz发表关于异族效应的研究报告以来，Camras、Pinkham、Calkins、Xiao、Tanaka等许多国内外的研究者便对本族效应进行了许多研究，结果表明，面孔识别的本族效应十分的普遍，在面孔的识别的过程中，不论是黄种人、黑种人还是白种人都普遍存在着本族效应10。1.4.3面孔识别的同性别偏向效应和同龄偏向效应个体表现出与自己相同性别的脸孔记忆成绩更好，被称为同性偏向效应。个体识别再认与自己年纪相近的脸孔时记忆成绩更好，则被称为同龄偏向效应。Gur等人分别针对各个年龄阶段的被试进行研究，结果表明，不论是儿童、青少年还是成年人，男性被试对面孔的识别能力均比女性被试更差11。大量研究结果表明，在面孔识别过程中，女性存在着一定的同性偏向效应，而男性则不存在着这一效应12-16。1.4.4不同人格特质的情绪面孔识别根据注意偏向理论，在认知过程中个体会更倾向选择与自己有联系的信息，在个体的所有认知任务中，这种选择性都能得到体现17。不同的人群对情绪面孔的辨认存在着差异。郭军锋、罗跃嘉以及蒋长好、赵仑、郭德俊等人的研究结果都表明不同共情水平的被试对情绪的加工上存在着差异，高共情个体对负性情绪存在明显的负性偏向18-19。曾昱雯、刘建榕认为不同社交焦虑水平的个体对情绪面孔的识别存在着差异，低焦虑水平个体的识别反应时比高焦虑水平的个体更短20。1.5问题提出由于社会、经济、文化及科技的不断发展和进步，人类的交往变得更加频繁，人和人的相互沟通交流也越来越重要。面部表情是人所特有的、普遍存在的情绪交流方式，对他人的面部表情进行快速正确的识别及辨别有助于个体准确地把握彼此的感受，借此理解对方内心深处真实的情绪。社交活动的成功有赖于正确、快速地识别他人的脸部表情。在以往的研究中，研究者们更倾向于探讨情绪面孔识别中的性别差异和面孔识别中的种族效应，但在日常生活中，个体时时刻刻都会表现出许多不同的情绪状态（喜、怒、哀、乐等），面对不同的情绪情感状态，个体又是通过哪些面部特征对它们识别和区分的呢？本研究拟研究眼睛、鼻子、嘴巴这三种主要的面部特征对大学生识别高兴、平静、恐惧三种不同的情绪面孔的影响。1.6研究目的本研究通过研究大学生对高兴、恐惧和平静三种情绪类型下眼部、鼻部、嘴部三个不同的面部特征的识别正确率及反应时进行对比，来探讨不同面部特征对大学生情绪面孔识别的影响。1.7研究假设假设一：对面孔进行识别时，女性被试的识别成绩显著优于男性；假设二：被试对高兴、恐惧面孔的识别成绩显著高于平静面孔；假设三：在高兴、恐惧面孔条件下，被试对眼部的识别成绩显著高于鼻部。2研究方法2.1实验设计实验采用2（被试性别：男、女）×3（情绪类型：高兴、平静、恐惧）×3（面孔部位：眼部、鼻部、嘴部）的三因素混合实验设计。其中组内变量为情绪类型和面孔部位，组间变量为被试性别，因变量为被试对于面孔情绪类型的判断的正确率和反应时。2.2被试随机抽取广东培正学院在校大学生38名（男18人，女20人）。平均年龄20.79（SD=1.20）岁。被试均身体健康，视力或矫正视力正常，无类似实验经验。2.3研究材料与工具研究材料使用罗跃嘉等人编制的中国情绪面孔图片系统，从其中随机挑选出来的高兴、平静、恐惧三种情绪类型的面孔图片。每种类型的图片各16张，总共48张，其中面孔性别男女各半。实验材料的处理使用 Photoshop 软件进行，分别对图片材料的眼睛、鼻子和嘴部特征进行开窗显示处理（开窗选区为椭圆状，左右眼选区均为90×70，鼻子选区为100×110，嘴巴选区为120×90），利用17度高斯模糊对除面孔特征部位（眼睛、鼻子、嘴巴）以外的其他部位进行模糊处理，面孔特征部位进行开窗显示，以此来分离面孔的特征信息，制作图片共144张。其中三种情绪面孔图片中的男女性别比例为1：1，面部特征眼部、鼻部、嘴部比例为1：1：1，面孔情绪类型高兴、平静、恐惧比例为1：1：1，实验材料组成如表2-1。表2-1 实验材料构成面孔部位情绪类型合计高兴平静恐惧眼部16161648鼻部16161648嘴部16161648总计484848144实验工具为计算机，实验程序使用E-Prime2.0进行编写。实验在广东培正学院综合实验大楼心理行为观察室进行。2.4实验程序实验采用视觉呈现的方式，逐一呈现所有面孔图片，全部图片为随机呈现。每一个试次开始时，中心位置先出现一个注视点，时长为500ms，之后再呈现实验图片，过程不限时长，要求被试尽快地作出按键反应，判断图片中的面孔情绪类型是属于高兴、平静还是恐惧情绪。按键反应后屏幕会再次呈现一个500ms的空屏，然后进入下一试次。实验过程流程如图2-1。图2-1 实验流程示意图3研究结果首先对所有原始实验数据进行整理以及筛选，去除掉不符合以下标准的数据: 反应时低于300毫秒; 平均反应时3个标准差以上。运用以上的标准对数据进行处理，其中删除的数据占全部数据的1.80%。实验数据使用 SPSS21.0 软件进行统计分析。3.1被试对不同面孔特征的情绪类型的识别的正确率分析表3-1 被试对不同面孔特征的情绪类型的识别的正确率（M±SD）被试性别面孔部位情绪类型高兴平静恐惧男性（n=18)女性（n=20）眼部0.60±0.490.64±0.480.70±0.46鼻部0.29±0.450.73±0.450.27±0.44嘴部0.74±0.440.77±0.420.56±0.50总0.54±0.500.71±0.450.51±0.50眼部0.58±0.490.70±0.460.87±0.34鼻部0.32±0.470.84±0.370.26±0.44嘴部0.81±0.390.77±0.420.62±0.48总0.58±0.490.77±0.420.59±0.49合计0.56±0.500.74±0.440.55±0.50表3-2 被试对不同面孔特征的情绪类型的正确率的方差分析SSdfMSFp被试性别0.02310.0230.1150.734情绪类型12.93726.46832.5660.000面孔部位38.140219.07096.0110.000情绪类型×被试性别2.57621.2886.4850.002面孔部位×被试性别0.58420.2921.4700.230情绪类型×面孔部位60.743415.18676.4550.000情绪类型×面孔部位×被试性别3.68340.9214.6360.001对正确率进行2（被试性别：男性、女性）×3（情绪类型：高兴、平静、恐惧）×3（面孔部位：眼部、鼻部、嘴部）三因素混合实验设计方差分析。分析结果表明：（1）被试性别主效应不显著（F被试性别=0.115，p=0.7340.05），说明男女性在面孔识别的正确率上没有显著差异。（2）情绪类型主效应显著（F情绪类型=32.566，p0.001），事后比较表明，被试对平静面孔的识别正确率显著优于高兴面孔和恐惧面孔（p0.001），而高兴面孔与恐惧面孔的识别正确率则没有显著性差异（p=0.5580.05）。（3）面孔特征部位主效应显著（F面孔部位=96.011，p0.001），事后比较表明，被试对于嘴部特征的识别正确率显著优于眼部特征（p0.001）和鼻部特征（p0.05），被试对于眼部特征的识别正确率显著优于鼻部特征（p0.001）。（4）被试性别与情绪类型交互作用显著（F被试性别×情绪类型=6.485，p0.01)，简单效应分析表明，女性被试对于恐惧情绪面孔和平静情绪面孔的识别正确率显著优于男性被试（p0.05）；在对于高兴情绪面孔的识别上，男性与女性被试之间不存在差异（p=0.1330.05）。（5）被试性别与面孔部位之间的交互作用不显著（F被试性别×面孔部位=1.470，p=0.2300.05)，表明男女性在识别不同面部特征的正确率上没有显著性差异。（6）情绪类型与面孔部位交互作用显著(F情绪类型×面孔部位=76.455，p0.000)，简单效应分析表明，被试对高兴情绪面孔中的嘴部特征的识别正确率显著优于眼部特征和鼻部特征（p0.001）；被试对眼部特征的识别正确率显著优于鼻部特征（p0.001）。被试对平静情绪面孔中的鼻部特征及嘴部特征的识别正确率显著优于眼部特征（p0.001），被试对恐惧情绪面孔中的眼部特征的识别正确率显著优于嘴部和鼻部特征（p0.001）；被试对嘴部特征的识别正确率显著优于鼻部特征（p0.001）。（7）被试性别、情绪类型与面孔部位交互作用显著(F被试性别×情绪类型×面孔部位=4.636，p0.01)。3.2被试对不同面孔特征的情绪类型的识别的反应时分析表3-3 被试对不同面孔特征的情绪类型的识别的反应时（M±SD）被试性别面孔部位情绪类型高兴平静恐惧男性（n=18)女性（n=20）眼部1555.17±1065.471832.92±1228.361418.85±843.08鼻部1592.13±1178.421522.43±1147.851610.68±1109.64嘴部1185.00±811.161337.08±859.001678.42±1083.09总1442.91±896.791565.34±1108.141568.40±1022.55眼部1493.88±1034.141660.89±970.481214.19±778.68鼻部1335.52±878.601229.02±750.541346.90±887.27嘴部1036.50±687.541263.77±755.821569.04±881.57总1287.40±896.791383.92±853.431376.31±862.19合计1360.58±971.821469.27±985.421466.03±945.11表3-4 被试对不同面孔特征的情绪类型的识别的反应时的方差分析SSdfMSFp被试性别553014.5841553014.5840.6140.433情绪类型32324512.070216162256.03017.9540.000面孔部位34092529.260217046264.63018.9370.000情绪类型×被试性别1673899.0792836949.5390.9300.395面孔部位×被试性别2829441.32521414720.6631.5720.208情绪类型×面孔部位74908505.120418727126.28020.8040.000情绪类型×面孔部位×被试性别1897466.8444474366.7110.5270.716对反应时进行2（被试性别：男性、女性）×3（情绪类型：高兴、平静、恐惧）×3（面孔部位：眼部、鼻部、嘴部）三因素混合实验设计方差分析。结果表明：（1）被试性别主效应不显著（F被试性别=0.614，p=0.4330.05），表明男女性在面孔识别反应时上没有显著性差异。（2）情绪类型主效应显著（F情绪类型=17.954，p0.001），事后比较表明，被试对高兴面孔的识别反应时显著快于平静面孔和恐惧面孔（p0.01），而平静面孔与恐惧面孔的识别反应时则没有显著性差异（p=0.920）。（3）面孔特征部位的主效应显著（F面孔部位=18.937，p0.001），事后比较表明，被试对于嘴部特征的识别反应时显著快于眼部特征（p0.001）和鼻部特征（p0.01），被试对于鼻部特征的识别反应时显著快于眼部特征（p0.01）。（4）被试性别与情绪类型之间的交互作用不显著（F被试性别×情绪类型=0.93，p=0.3950.05)，表明男女性对不同情绪类型的面孔识别反应时不存在显著差异。（5）被试性别与面孔部位交互作用不显著（F被试性别×面孔部位=1.572，p=0.2080.05)，表明男性与女性被试对不同的面部特征的识别反应时没有显著性差异。（6）情绪类型与面孔部位交互作用显著(F情绪类型×面孔部位=20.804，p0.000)，简单效应分析表明，被试对于高兴情绪面孔中的嘴部特征的识别反应时显著快于眼部和鼻部特征（p0.001）；被试对眼部特征和鼻部特征的识别反应时上则不存在显著性差异（p=0.5430.05）。被试对平静情绪面孔中的鼻部特征的识别反应时显著快于眼部特征（p0.001），被试对嘴部特征的识别反应时显著快于眼部特征（p0.001），而在对鼻部特征和嘴部特征的识别反应时上则不存在显著性差异(p=0.5190.05）。被试对恐惧情绪面孔中的眼部特征的识别反应时显著快于嘴部特征（p0.05）和鼻部特征（p0.001）；对鼻部特征的识别反应时则显著快于嘴部特征（p0.05）。（7）被试性别与情绪类型与面孔部位之间的交互作用不显著(F被试性别×情绪类型×面孔部位=0.527，p=0.7160.05)，说明男性与女性被试对于不同的面孔情绪类型（高兴、平静、恐惧）下的不同面孔特征部位（眼部、鼻部、嘴部）的识别反应时不存在显著性差异。4讨论在本研究中，以大学生为研究对象，探讨了男女大学生在不同的面部特征条件下对面孔情绪类型的识别差异。研究结果显示，女性被试在识别面孔时的反应时快于男性，且正确率高于男性，但两者之间并不存在显著差异。既往的相关研究中，有关男女性的面孔识别能力的结论并没有达成一致，有一部分研究发现男性对面孔的识别能力差于女性的面孔识别能力12，此外也有部分研究认为男女性的面孔识别能力上并不存在显著差异21。对比以往的研究发现，其中的一些研究只使用了包含外部信息的面孔图片作为实验材料，而另一些研究则使用只包括内部信息的图片作为材料。本研究的面孔图片通过了高斯模糊以及开窗处理，去除了面孔外部特征信息，只保留了眼部特征、鼻部特征及嘴部特征。吕勇等人的研究结果表明，女性被试在有外部信息的时候有更好的面孔识别能力，女性与男性被试在没有外部信息时，面孔识别能力并无差异15。这也许正是本研究中男女被试对面孔的识别不存在差异的原因。研究发现，被试在识别平静情绪面孔时的正确率要高于高兴情绪面孔和恐惧情绪面孔，但高兴情绪面孔的识别反应时比平静情绪面孔和恐惧情绪面孔的反应时更短，与既往相关研究的结果部分不一致。当前有关面孔情绪的注意偏向以及其加工机制的相关研究结论并没有达成一致，不同的研究者即便在使用相似的程序及刺激材料时，仍会得出不一致甚至冲突的结果。部分研究表明，被试对负性情绪面孔存在偏好；相反，大量的证据则表明被试更倾向于注视高兴情绪面孔。许茜如等人认为造成冲突结果的原因主要是由于研究者们在刺激材料的选择、实验程序的设定以及加工进程三方面存在差异22。王赟、杨世昌认为，对于情绪面孔的觉察和加工，不同人群之间存在着差异，不同人格特质的人群对正性、负性和中性情绪面孔存在不同程度的注意偏向17。本实验对面孔图片的开窗处理及模糊处理、被试的性格和气质等因素都可能对实验结果造成了影响。研究结果显示，在平静情绪面孔条件下，被试识别鼻部特征的正确率显著高于眼部特征和嘴部特征；在高兴和恐惧情绪面孔条件下，识别眼部特征和嘴部特征的正确率要显著高于鼻部特征。这一结果表明，在识别高兴和恐惧情绪面孔时，被试更依赖于对眼部特征和嘴部特征的识别。这可能与鼻部特征在不同的面孔情绪表情中的差异并不明显有关。本实验中将面孔的特征部位进行了开窗处理，将不同面孔特征之间的特征信息进行了分离处理，鼻部特征作为一个单一信息，在高兴、恐惧等情绪面孔中的差异表现远没有眼部特征和嘴部特征的差异表现显著，因此被试也就难以更好的对其进行识别，而将大部分呈现的鼻部特征图片材料识别为平静情绪类型。5结论（1）男性对面孔的识别绩效低于女性，但没有显著差异；（2）在平静面孔条件下，被试对于面孔的识别绩效显著优于高兴和恐惧情绪；（3）在高兴、恐惧情绪面孔条件下，被试对眼部特征的识别成绩显著高于鼻部；（4）在平静面孔条件下，被试对鼻部特征的识别成绩显著高于嘴部，对嘴部的识别成绩显著高于眼部。参考文献：1Rosset 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