编辑推荐：
在人脸识别研究中，虽知身份信息降解影响识别，但极限未知。研究人员通过创建多脸融合的面部变形（morph），探究识别所需的最少身份信息。结果显示，人们能识别融合 3 张脸的 morph 中的部分身份，且熟悉度有影响。这有助于量化人脸识别所需信息，为相关研究提供新视角。
在当今数字化时代，人脸识别技术广泛应用于各个领域，从手机解锁到安防监控，它已成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，看似简单的人脸识别背后，却隐藏着诸多尚未解开的谜团。许多研究表明，面部身份信息的降解会损害人脸识别能力，但当这种信息降解达到何种程度时，会超出我们人脸识别的极限，目前还不清楚。这一问题不仅关乎人脸识别技术的进一步优化，也对理解人类面部识别的神经机制至关重要。为了揭开这层面纱，来自国外的研究人员开展了一项深入的研究。他们的研究成果发表在《Cognition》杂志上，为该领域带来了新的突破。
研究人员采用了多种技术方法来开展此项研究。在刺激材料的准备上，利用 3D 扫描技术获取人脸数据，通过 3D 可变形模型（3D Morphable Model）创建面部变形（morph），确保每个 morph 中面部身份信息的精确控制。实验任务设计方面，设置了整体报告任务（要求识别 morph 中所有面孔身份）和部分报告任务（判断单个测试脸是否为 morph 的父脸），以此来全面评估参与者的面部识别能力。在数据分析中，运用重复测量方差分析（ANOVA）、配对 t 检验等统计方法，对实验数据进行深入剖析。
实验 1 旨在探究人们能否从单个面部图像中识别多个面部身份。研究人员创建了由三张脸等比例混合的 morph，每个 morph 中每张脸贡献 33.3% 的身份信息。参与者为熟悉这些面孔的同事，他们先熟悉 20 张父脸的外观，随后对 30 个 morph 进行识别。结果显示，参与者平均能准确识别 1.5 个父身份，且识别表现显著高于随机猜测水平。不同类型 morph 的识别表现存在差异，男性 morph 的识别效果优于女性和混合性 morph。这表明人们可以基于较小比例的身份信息（33.3%）识别多个熟悉的面孔，但同时也发现参与者很少能识别出 morph 中的所有三个父脸。
实验 2 进一步研究人们在有感知信息辅助时识别多个面部身份的能力。实验使用与实验 1 相同的刺激材料，向参与者同时展示测试 morph 和 20 张父脸。此次研究测试了熟悉和不熟悉父脸的两组参与者。结果表明，熟悉组平均识别 2.31 个身份，不熟悉组平均识别 1.79 个身份，熟悉组表现更好。且提供父脸的感知信息能显著提高识别性能。这说明熟悉度会影响人们对 morph 中面部身份的识别，熟悉面孔在面部空间中的 “吸引子场” 可能更大，使得刺激更易落入该区域，从而识别出更多面孔。
实验 3 聚焦于熟悉面孔在 morph 中身份信息逐渐减少时的可识别性。研究人员创建了由 2 - 10 张脸混合的 morph，使每张脸的贡献从 50% 降至 10%。参与者为熟悉目标面孔的同事，任务是判断测试脸是否为 morph 的父脸。结果显示，随着 morph 中身份信息的减少，参与者的反应敏感性（d’）、命中率均下降，且变得更加保守（倾向于做出 “否” 的反应）。当身份信息降至 12.5%（morph level 8）时，参与者仍能表现出高于随机猜测的识别能力，但降至 10%（morph level 10）时，识别能力与随机猜测无异。这表明人们在识别熟悉面孔时，大约 12.5% 的身份信息是一个重要阈值。
实验 4 则将研究拓展到不熟悉面孔的识别。研究人员使用来自 Max Planck Face 数据库的 160 张女性面孔创建 400 个 morph，在 10 个 morphing 水平下进行测试。参与者为不熟悉这些面孔的人员。结果显示，不熟悉面孔的识别模式与熟悉面孔相似，随着身份信息减少，识别难度增加。当身份信息低于 10%（如 morph level 12）时，参与者的识别性能降至随机猜测水平。同时，研究发现熟悉度对识别有促进作用，但这种作用在较低 morph 水平（16% 或更多信息时）更为明显。
综合上述研究，研究人员得出结论：人们能够识别混合在 morph 中的多个面部身份，即使面部仅显示 12.5% 的身份信息，也能达到高于随机猜测的识别水平，这意味着人们至少可以识别 8 个等比例混合在一张面部图像中的身份。熟悉度在人脸识别中起着重要作用，熟悉面孔的识别表现优于不熟悉面孔，熟悉面孔在面部空间中的 “吸引子场” 更大，能够容忍更多的身份信息减少。此外，研究还发现人脸识别所需的最小身份信息与区分两张不同面孔所需的阈值相近，且基于刺激的物理相似性分析有助于客观、敏感地量化人脸识别所需信息。
这项研究意义重大。它首次系统地量化了人脸识别所需的最少身份信息，为理解人类面部识别的基本机制提供了关键数据。研究结果挑战了以往使用 2AFC 面部分类任务得出的结论，表明该任务高估了人脸识别所需的身份信息比例。此外，研究揭示的熟悉度对人脸识别的影响，为进一步研究熟悉和不熟悉面孔在认知处理上的差异提供了新的视角，有助于推动人脸识别技术的发展，也为相关的神经科学研究提供了重要参考。
