在现实生活中人能够识别不同视角下的同一个人，尽管不同视角下的人像在视网膜上差异很大。人是如何完成不同视角下的识别呢？人进行识别时采用了什么信息呢？　　有研究者强调了图像信息在物体识别中的作用，也有研究者发现物体的结构信息在识别中的作用。同时更有研究者发现物体的识别是有视角依赖的。视觉依赖的观点说明了物体识别在有些条件下是基于图像的，在有些条件下是基于结构的。三维立体条件下，人脸（头部）在旋转时，人脸的结构信息基本保持不变，而组件信息变化较大。所以，采用三维人脸来研究，可以探索“物体识别是否依赖视角”等物体识别机制。　　本研究假设人对不同视角下人脸的识别既有结构信息，也有组件信息。其中对结构信息的加工不受视角因素的影响，而组件加工则与旋转角度相关。　　研究通过三部分完成:第一部分对不同视角下人脸的识别绩效进行考察;第二部分通过改变人脸中的结构信息探求结构信息在不同视角人脸识别中的作用;第三部分则通过改变人脸中的组件信息探求组件信息在不同视角人脸识别中的作用　　结论如下:　　人脸识别是视角依赖的，其中侧面人脸的识别比正面人脸错误率高。当目标人脸旋转之后，被试再认目标人脸时，侧面条件下在更窄的旋转角度下被识别。　　不同视角下人脸识别都存在结构加工。通过变化人脸结构，结构变化越大，识别效率越高，该趋势不受目标人脸旋转角度影响;各个结构变化水平在目标人脸旋转不同角度下识别绩效稳定。　　人脸的组件加工表现出明显的视角效应，旋转角度越大，被试对组件信息的判断越不准确。　　人脸是图像信息和结构信息的多重表征。结构信息表现更为稳定。实验支持并细化了物体识别是依赖视角信息的观点。