FamFac – A Database of Famous Faces for Psychology Experiments

• Fábio Monteiro ^[1] ; Paulo Rodrigues ^[2] ; Isabel M. Santos ^[3] ; Pedro Bem-Haja ^[3] ; Pedro J. Rosa ^[4]
  1. [1] Universidade de Coimbra

     Universidade de Coimbra

     Coimbra (Sé Nova), Portugal

     
  2. [2] Universidade da Beira Interior

     Universidade da Beira Interior

     Covilhã (Conceição), Portugal

     
  3. [3] Universidade de Aveiro

     Universidade de Aveiro

     Vera Cruz, Portugal

     
  4. [4] Lusófona University

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• Localización: International Journal of Psychological Research, ISSN 2011-2084, ISSN-e 2011-2084, Vol. 16, Nº. 2, 2023, págs. 31-41
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • FamFac – Una base de datos de caras famosas para experimentosde psicología
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• Resumen
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    Introducción. La existencia de una gran variación en las propiedades de bajo nivel de estímulos visuales y la ocurrencia de diversos grados de familiaridad con rostros famosos pueden haber causado un sesgo en los resultados de las investigaciones que intentaron desentrañar los procesos involucrados en el procesamiento de rostros familiares y desconocidos (por ejemplo, las diferencias temporales en la detección de los primeros potenciales relacionados con eventos especializados en el procesamiento de rostros puede ser explicada por diferentes métodos para controlar la variación en las propiedades de bajo nivel de los estímulos visuales).Objetivo. Para mitigar estos problemas, desarrollamos una base de datos de 183 caras famosas, disponible gratuitamente, cuyas propiedades de bajo nivel (brillo, tamaño, resolución) fueron homogeneizados y el nivel de familiaridad medido. Método. Él brillo de los estímulos fue estandarizado por un algoritmo personalizado. El tamaño y la resolución de las imágenes fueran homogeneizadas en Gimp. El nivel de familiaridad de los rostros famosos fue medido por un grupo de 48 estudiantes universitarios portugueses. Resultados. Nuestros resultados sugirieron que el brillo de cada imagen no difiere significativamente del valor de brillo medio del conjunto de estímulos. Cuarenta y un rostros famosos fueron clasificados como altamente familiares. Principales implicaciones. Este estudio proporciona dos recursos importantes, ya que tanto el algoritmo como la base de datos están disponibles gratuitamente para fines de investigación. Los procedimientos de homogeneización deben garantizar que los estímulos incluidos en la base de datos no provoquen efectos de confusión como los verificados en estudios anteriores

  • English

    Introduction. High variation in the low-level proprieties of visual stimuli and varying degrees of familiarity with famous faces may have caused a bias in the results of investigations that tried to disentangle the processes involved in familiar and unfamiliar face processing (e.g., temporal differences in the detection of the first event-related potentials specialized in face processing may have been caused by different methods of controlling variance in the low-level proprieties of visual stimuli). Objective. To address these problems, we developed a freely available database of 183 famous faces whose low-level proprieties (brightness, size, resolution) have been homogenized and the level of familiarity established. Method. The brightness of the stimuli was standardized by a custom-developed algorithm. The size and the resolution of the pictures were homogenized in Gimp. The familiarity level of the famous faces was established by a group of 48 Portuguese college students. Results. Our results suggest that the brightness of each image did not differ significantly from the mean brightness value of the stimuli set, confirming the standardizing ability of the algorithm. Forty-one famous faces were classified as highly familiar. Main findings and implications. This study provides two important resources, as both the algorithm and the database are freely available for research purposes. The homogenization of the low-level features and the control of the level of familiarity of the famous faces included in our database should ensure that they do not elicit confounding effects such as the ones verified in past studies.