面孔识别是当今认知神经科学中一个前沿的课题,它的一些结果已被作为其他心理过程研究的依据。目前在该领域有两个影响广泛的理论模型：Bruce-Young模型和交互激活与竞争(IAC)模型。近些年的实验研究多集中与面孔识别过程的早期阶段,而对中晚期信息加工阶段的研究相对不足。本研究利用ERP技术,通过近年来前沿的面孔学习的实验范式,多层次地检验两类理论模型在结构性编码之后的预测。到目前为止,面孔面孔识别的ERP研究已经确定了几个与面孔熟悉性加工和面孔语义信息提取相关的脑电成分。这些成分即包括了中早期的N170、N250或N250r和P2,也涉及到了晚期的N400f和P600f。持序列加工观点的Bruce-Young模型预测在结构性编码后,共有三个信息加工阶段,分别对应面孔熟悉性的识别、个人语义信息的提取和名字的提取。而IAC模型采纳并行加工的观点,否认存在一个单独的名字提取单元。而在其他信息加工的时间序列方面,两类模型观点一致。本实验通过让被试选择性地学习不同的面孔信息来验证以上预测。在为期三天的学习阶段,被试通过学习-再认范式对三组面孔进行学习。三组面孔分别学习不同的信息：名字、职业,和面孔图像。经过三天的学习后被试对面孔的再认几乎不再出错。在实验的第四天,被试在实验中的任务是对呈现的四种面孔(三种学习面孔加上陌生面孔)进行熟悉性辨认,同时我们记录了被试的ERP。我们对被试前三天和第四天的行为数据(反应时、正确率和敏感度)进行了多元方差分析(MANOVA)。脑电数据方面,我们分别对四类面孔的EEG进行了叠加分析。实验结果表明,各类面孔的ERP在多个成分上发生了有意义的分离,但行为数据并未产生理论所预期的阳性结果。N170上发生了名字学习面孔与职业学习面孔的分离；P2成分上两类语义学习面孔与陌生面孔发生分离；在N250上,三组学习面孔的负走向显著小于陌生面孔；四种面孔在N400f没有显著差异；陌生面孔的P600f显著大于学习面孔。实验的主要结论包括：1.实验结果支持了Bruce-Young模型的预测,即在结构性编码后的人类面孔识别过程中存在着三个独立的信息加工阶段,而不是两个(IAC模型的预测)。2.鉴于现有的两类理论均不能很好地解释实验各ERP效应的出现的时间顺序,结合近期其他研究,研究者提出：敏感于面孔加工的各个ERP成分不能严格定位于特定的认知功能。研究者讨论了相关影响因素。3.多个因素可影响N400f和P600f的面孔熟悉效应。研究者讨论了这两个结果与类似研究出现差异的原因。