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要旨:
Das Erkennen von Gesichtern ist eine unserer bemerkenswertesten Fähigkeiten. Wir sind nicht nur in der Lage, das Alter oder Geschlecht einer Person einzuschätzen, sondern können Personen anhand kleinster Unterschiede des Gesichts unterscheiden und auch identifizieren. Dies ist besonders eindrucksvoll, da, als Objekte betrachtet, Gesichter sich sehr ähnlich sind. Bisher hat man sich wissenschaftlich gesehen hauptsächlich für die statischen Eigenschaften von Gesichtern interessiert und untersucht, welche statischen Gesichtsmerkmale beim Wiedererkennen von Gesichtern für uns wichtig sind. Seit einiger Zeit jedoch wird auch untersucht was für eine Rolle die Gesichtsbewegung hierbei spielt.
Dies ist besonders interessant, da Gesichter ständig in Bewegung sind und wir Gesichter selten als statisch wahrnehmen. Einige Studien haben gezeigt, dass Gesichtsbewegung uns dabei hilft, bekannte und berühmte Gesichter zu erkennen. Es wird angenommen, dass dies daran liegt, dass jede Person eine eigene, individuelle und unverwechselbare Mimik besitzt. Allerdings ist bisher nicht klar, ob wir Gesichtsbewegung auch beim Enkodieren von bisher unbekannten Gesichtern mit einbeziehen (als Review Ou2019Toole et al., 2002).
In dieser Arbeit wird gezeigt, dass uns Gesichtsbewegung dabei hilft, die Identität von Personen zu Enkodieren, das heißt mentale Repräsentationen von Gesichtern aufzubauen, und dass wir beim späteren Widererkennen schneller sind, wenn wir ein Gesicht in Bewegung und nicht von einem statischen Foto gelernt haben. Es wird angenommen, dass dies der Fall ist, da unsere visuelles System es gewohnt ist, Gesichter in Bewegung zu sehen. Die Mechanismen, die zum Enkodieren von Gesichtern eine Rolle spielen, scheinen deshalb besonders auf die Wahrnehmung von natürlicher und uns bekannter Bewegung ausgelegt zu sein. Diese Theorie wird durch weitere Studien dieser Arbeit unterstützt, welche zeigen, dass auch andere, uns sehr vertraute Körperbewegungen, wie zum Beispiel die Bewegung einer Person, die sich auf uns zu bewegt, uns beim Enkodieren ihrer Identität hilft. Mögliche Mechanismen, die hierbei eine Rolle spielen,werden diskutiert.
