Kumulative Dissertation, Otto-Friedrich-Universität Bamberg, 2022

When identifying faces, the incoming face information is matched against mental face representations stored in memory. Accordingly, there must be a large number of representations in memory to account for the variety of familiar faces that one has encountered in life. The face space model of Valentine (1991) represents an abstract framework intended to explain and illustrate the retention of face representations in memory. This model describes a multidimensional space, in which face representations are located and organized on various face dimensions that reflect the specific characteristics of a face. This model, however, is defined just as incompletely as the general understanding of face identification. By focusing on the phenomena priming and adaptation, the present work aims to gain a better understanding of face processing and retention and thus the face space. A literature review on both phenomena provides important information about the structure and flexibility of the face space and the face representations contained therein. The results of two experimental studies on face adaptation further reveal information about the face characteristics that constitute the face representations. These studies are the first to systematically investigate the role of non configural face information (i.e., information that is not related to any spatial aspects of a face) in mental face representation. The study results support the assumption of a high flexibility and hierarchical structure of face representation in face space. However, in contrast to previous assumptions, face representations and categories probably cannot be clearly distinguished from each other but should be considered in a more dimensional way. Moreover, the empirical studies in this work suggest that different face information is most likely represented in face space with a different valence. This valence of face information is presumably closely related to the relevance of the information for face recognition. Together, these findings indicate that the current model of face space might need to be modified to account for the complex processes of face recognition.

Bei der Identifizierung von Gesichtern werden wahrgenommene Gesichtsinformationen, mit im Gedächtnis gespeicherten mentalen Repräsentationen dieser Gesichter, abgeglichen. Berücksichtigt man die Vielfalt der Gesichter, denen man im Leben begegnet ist, muss eine große Anzahl von Gesichtsrepräsentationen im Gedächtnis gespeichert sein. Das Face-Space Modell von Valentine (1991) stellt ein abstraktes Konzept dar, welches die Speicherung von Gesichtsrepräsentationen im Gedächtnis erklärt und veranschaulicht. Dieses Modell beschreibt einen mehrdimensionalen Raum, in dem Gesichtsrepräsentationen auf verschiedenen Dimensionen, die die spezifischen Gesichtsmerkmale widerspiegeln, lokalisiert und organisiert sind. Dieses Modell ist allerdings ebenso unvollständig definiert wie die generellen Prozesse der Gesichtsidentifikation. Unter Betrachtung der Phänomene Priming und Adaptation, zielt die vorliegende Arbeit daher darauf ab, ein besseres Verständnis der Gesichtsverarbeitung und -speicherung und damit des Face Space‘ zu gewinnen. Eine Literaturübersicht zu beiden Phänomenen liefert wichtige Informationen über die Struktur und Flexibilität des Face Space‘ und der darin enthaltenen Gesichtsrepräsentationen. Die Ergebnisse zweier experimenteller Studien geben darüber hinaus Aufschluss über die Gesichtsmerkmale, aus denen die Gesichtsrepräsentationen bestehen. In diesen Studien wird erstmalig die Rolle nichtkonfiguraler Gesichtsinformationen (d.h. Informationen, die nicht die relationalen oder räumlichen Aspekte des Gesichts betreffen), in der Repräsentation von Gesichtern systematisch untersucht. Die Studienergebnisse stützen die Annahme, dass die Gesichtsrepräsentation im Face Space sehr flexibel und hierarchisch strukturiert ist. Entgegen früherer Annahmen, lassen sich Gesichtsrepräsentationen und –kategorien jedoch wahrscheinlich nicht klar voneinander abgrenzen, sondern sollten in einer viel dimensionaleren Weise betrachtet werden. Darüber hinaus deuten die empirischen Untersuchungen in dieser Arbeit darauf hin, dass unterschiedliche Gesichtsinformationen höchstwahrscheinlich mit einer unterschiedlichen Wertigkeit im Face Space repräsentiert werden. Diese Wertigkeit von Gesichtsinformationen steht vermutlich in engem Zusammenhang mit der Relevanz der Informationen für die Gesichtserkennung. Zusammengenommen deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass das derzeitige Modell des Face Space‘ möglicherweise modifiziert werden muss, um den komplexen Prozessen der Gesichtserkennung Rechnung zu tragen.