CN104361356B - 一种基于人机交互的电影受众体验评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人机交互的电影受众体验评价方法，其特征在于，包括如下步骤：取一定数量长度的不同情绪内容的电影片段样本并播放；采集一定数量观看所述不同情绪内容的电影片段的受众受众的脑电信号；对采集到的脑电信号进行频域分析，提取不同频段的脑电响应；将所述脑电响应拆分为一定时长的脑电片段；计算每个脑电片段的不同脑电特征的受众群体响应一致性，将该一致性计算结果作为群体间一致性的多元度量指标；根据所述多元度量指标修正人机交互体验状态识别方法的参数；进一步的，受众受众根据电影播放全过程中所识别得到的体验状态的动态变化时间过程的特点得到整部电影的情绪体验状态评价。

Description

一种基于人机交互的电影受众体验评价方法
技术领域
本发明涉及一种基于人机交互的电影受众体验评价方法，属于人机交互技术领域。
背景技术
电影是工业、科技与艺术的结晶，是最普通、最流行的大众娱乐活动之一。对于电影制作商以及电影受众来说，电影的受众体验好坏是一部电影能否成功的关键因素。目前主流电影受众体验评价方法体系主要依赖对受众的访谈或问卷调查数据展开，这一方式受主观因素影响较大，比如访谈或问卷的问题设计、受众从众心理及对个人隐私偏好的顾虑等。建立更加客观的评价方法，对于电影制作商在电影制作或发布前进行更加精确的评估，以及帮助潜在受众做出观影决策，都有很重要的意义。
人机交互技术中的脑机交互技术是一种通过直接解读人脑思维活动所产生的脑电波来判断人思维活动状态的工程心理学技术。随着脑机交互技术的发展,通过脑电信号解读人的不同情绪体验状态已经可以通过特定的信号处理算法实现。与传统方法相比，脑机交互技术依赖客观的脑神经电活动信息进行体验分析，可以让人们更好地理解和掌握不同情景下的情绪反应，为电影受众体验评价提供了新的思路，是一种更加客观的方法。
然而，现有脑机交互领域的分析方法如事件相关电位、节律活动变化等大多针对实验室条件下高度简化的视觉或听觉事件下的大脑响应进行分析，这些方法不能适用于分析电影这一复杂视听觉刺激情景下的大脑情绪体验，针对电影情景的数据分析方法尚未见报道。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：现有技术中不能通过脑电对电影观影过程中的大脑情绪体验进行分析的问题。
为实现上述的发明目的，本发明提供了一种基于人机交互的电影受众体验评价方法，包括如下步骤：
取一定数量长度的不同情绪内容的电影片段样本并播放；
采集一定数量观看所述不同情绪内容的电影片段的受众的脑电信号；
对采集到的脑电信号进行频域分析，提取不同频段的脑电响应；
将所述脑电响应拆分为一定时长的脑电片段；
计算脑电片段的不同脑电特征的受众群体响应一致性，将所述受众间群体响应一致性作为群体间一致性的多元度量指标；
根据所述多元度量指标组成不同脑电特征的向量，修正人机交互体验状态识别方法的参数；
在电影播放过程中记录不同受众的不同时段的不同脑电特征，对所述不同受众的不同时段的不同脑电特征，按所述人机交互体验状态识别方法得到不同受众的不同时段的唤起度和效价；统计不同受众的不同时段的唤起度和效价得到整部电影的情绪内容预测。
其中较优地，所述电影片段样本的情绪内容评价来自于影评专家或互联网电影推荐系统。
其中较优地，所述脑电信号是每个受众不同位置的至少16个通道采集的。
其中较优地，所述脑电信号采集时采样率不低于200Hz。
其中较优地，所述不同脑电特征包括不同采集通道、不同频段、大脑不同半球能量比。
其中较优地，所述群体间一致性的多元度量指标是按下述方式得到的：
分别针对所有频域响应和能量比分别进行计算得到所有受众两两响应相关性；
所有受众两两响应相关性取平均值得到群体间一致性的多元度量指标。
其中较优地，所述统计不同受众的不同时段的唤起度和效价得到整部电影的情绪内容预测的步骤还包括：
如果当前连续脑电片段的唤起度超出了阈值，则视为当前脑电片段产生一个情绪事件；
根据当前连续脑电片段的唤起度对应的情绪事件对应的效价得到当前脑电片段的情绪评价；
统计不同受众的不同时段的唤起度对应的情绪得到整部电影的情绪内容预测。
其中较优地，所述阈值是按下述方法得到的：
整个电影时段的唤起度的平均值加上两倍标准差得到阈值。
本发明提供的基于人机交互的电影受众体验评价方法，通过记录受众观影过程中的大脑神经电活动信息，建立基于群体间脑电响应一致性的情绪识别脑机交互方法，从效价和唤起度两个维度评价电影的受众体验。相比传统的电影受众体验评价方法，本发明所提出方法依据客观的生理数据而非主观报告，可以对受众体验进行更加精细、准确的评估，对推动电影文化产业发展有积极意义。
附图说明
图1是本发明整部电影的情绪内容预测示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本发明提供一种基于人机交互的电影受众体验评价方法，包括如下步骤：取一定数量长度的不同情绪内容的电影片段样本并播放；采集一定数量观看所述不同情绪内容的电影片段的受众的脑电信号；对采集到的脑电信号进行频域分析，提取不同频段的脑电响应；将所述脑电响应拆分为一定时长的脑电片段；计算脑电片段的不同脑电特征的受众群体响应一致性，将所述受众间群体响应一致性作为群体间一致性的多元度量指标；根据所述多元度量指标组成不同脑电特征的向量，修正人机交互体验状态识别方法的参数；在电影播放过程中记录不同受众的不同时段的不同脑电特征，对所述不同受众的不同时段的不同脑电特征，按所述人机交互体验状态识别方法得到不同受众的不同时段的唤起度和效价；统计不同受众的不同时段的唤起度和效价得到整部电影的情绪内容预测。下面对本发明提供的基于人机交互的电影受众体验评价方法展开详细的说明。
首先，介绍取一定数量长度的不同情绪内容的电影片段样本并播放的步骤。
在本发明的一个实施例中，准备不少于40个具有不同情绪内容的电影片段，每个电影片段时长不短于10分钟。有不同情绪内容的电影片段包括四种情绪内容：高唤起度+高效价，低唤起度+高效价，高唤起度+低效价，低唤起度+低效价。40个具有不同情绪内容的电影片段中每种情绪内容电影片段10段。电影片段的情绪内容评价可以来自影评专家或互联网电影推荐系统。
其次，介绍采集一定数量观看所述不同情绪内容的电影片段的受众的脑电信号的步骤。
在本发明的一个实施例中，同时或分别采集至少40人观看40个具有不同情绪内容的电影片段时的脑电信号。优选每位受众至少采集16通道脑电信号，覆盖电极位置包括Fz、F3、F4、Cz、C3、C4、T3、T4、T5、T6、Pz、P3、P4、Oz、O1、O2，且采样率不低于200Hz。
再次，介绍对采集到的脑电信号进行频域分析，提取不同频段的脑电响应的步骤。
在本发明的一个实施例中，对采集到的不同通道脑电信号均进行频域分析，提取delta(1-3Hz)、theta(4-8Hz)、alpha(8-13Hz)，beta(14-30Hz)、gamma(30-50Hz)频段的脑电响应，上述各频段名称用希腊字母分别表示为δ、θ、α、β、γ。同时在此基础上计算左右半球的各频段脑电能量不对称性，包括额叶F3/F4能量比、顶叶C3/C4能量比、颞叶T3/T4能量比、颞叶T5/T6能量比、顶叶P3/P4能量比、枕叶O1/O2能量比。这些脑电特征以采样率为时间单位进行计算，即最多5毫秒得到一组上述特征数值。
第四，介绍将所述脑电响应拆分为一定时长的脑电片段，计算脑电片段的不同脑电特征之间的脑电群体响应一致性，将脑电群体响应一致性作为群体间一致性的多元度量指标的步骤。
将以上提取到的脑电响应进一步拆分为短时长的脑电片段(例如每10秒为片段)，计算受众之间不同脑电特征(包括不同通道、不同频段、不同能量比)之间的相关性作为群体间一致性的度量指标。所述群体间一致性的多元度量指标是按下述方式得到的：分别针对所有频域响应和能量比分别进行计算得到所有受众两两响应相关性；所有受众两两响应相关性取平均值得到群体间一致性的多元度量指标。所有受众两两响应相关性的平均值作为所测得群体间一致性。度量指标需要分别针对所有频域响应和能量比分别进行计算得到。
第五，根据所述多元度量指标组成不同脑电特征的向量，修正人机交互体验状态识别方法的参数。
将得到的一系列群体间一致性指标组成特征向量，训练该算法模型参数以实现对短时长脑电片段所对应的情绪内容(即唤起度、效价)的预测。
最后，介绍在电影播放过程中记录不同受众的不同时段的不同脑电特征，对所述不同受众的不同时段的不同脑电特征，按所述人机交互体验状态识别方法得到不同受众的不同时段的唤起度和效价；统计不同受众的不同时段的唤起度和效价得到整部电影的情绪内容预测。
如图1所示，本发明所提出方法即可应用于电影受众体验的评价。对于一部新的电影，需要采集不少于40人观看该电影的脑电，并通过与上述训练过程一样的脑电数据处理方法进行处理，最后得到对每个短时电影片段及整部电影的情绪内容预测输出，这一输出结果即为电影受众体验的评价。如果当前连续脑电片段的唤起度超出了阈值，则视为当前脑电片段产生一个情绪事件；根据当前连续脑电片段的唤起度对应的情绪事件对应的效价得到当前脑电片段的情绪评价；统计不同受众的不同时段的唤起度对应的情绪得到整部电影的情绪内容预测。
针对所有短时长脑电片段分别在唤起度和效价维度进行统计，以超出平均值加上两倍标准差为阈值，将唤起度维度超出阈值的连续脑电片段定义为一个情绪事件；通过对应的效价维度输出标记情绪时间为正向或负向情绪事件。
本发明提取布置在不同脑区的不同电极通道的脑电信号，通过频域分析提取不同频段脑电响应及其组合作为特征来进行受众体验的预测。具体的说，本发明从情绪的两个维度来描述受众体验：第一维度为效价(valence)，表示情绪的正向(积极情绪)或负向(消极情绪)；第二维度为唤起度(arousal)，表示情绪的强弱(强唤起或弱唤起)。对于短时长(例如10秒钟)的脑电数据，可以通过根据上述基于频域的脑电响应特征的群体一致性指标建立的分类方法进行分类，最终得到在情绪二维空间中表征的受众体验指标。
把正向和负向情绪事件的持续时间占电影总时间的比例、单个正向和负向情绪事件的平均持续时间、情绪事件的平均间隔时间组成为特征向量(包括但不限于)，训练该算法参数以实现对整部电影所对应的情绪内容的预测。
综上所述，本发明提供的基于人机交互的电影受众体验评价方法，采用了工程心理学前沿的脑机接口技术。通过记录受众观影过程中的大脑神经电活动信息，建立基于群体间脑电响应一致性的情绪识别脑机交互方法，从效价和唤起度两个维度评价电影的受众体验。相比传统的电影受众体验评价方法，本发明所提出方法依据客观的生理数据而非主观报告，可以对受众体验进行更加精细、准确的评估，对推动电影文化产业发展有积极意义。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。

Claims (8)

1.一种基于人机交互的电影受众体验评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
取一定数量长度的不同情绪内容的电影片段样本并播放；
采集一定数量观看所述不同情绪内容的电影片段的受众的脑电信号；
对采集到的脑电信号进行频域分析，提取不同频段的脑电响应；
将所述脑电响应拆分为一定时长的脑电片段；
计算脑电片段的不同脑电特征的受众间群体响应一致性，将所述受众间群体响应一致性作为群体间一致性的多元度量指标；
根据所述多元度量指标组成不同脑电特征的向量，修正人机交互体验状态识别方法的参数；
在电影播放过程中记录不同受众的不同时段的不同脑电特征，对所述不同受众的不同时段的不同脑电特征，按所述人机交互体验状态识别方法得到不同受众的不同时段的唤起度和效价；统计不同受众的不同时段的唤起度和效价得到整部电影的情绪内容预测；
其中，所述群体响应一致性是计算受众之间不同脑电特征之间的相关性指标。
2.如权利要求1所述的电影受众体验评价方法，其特征在于：所述电影片段样本的情绪内容评价来自于影评专家或互联网电影推荐系统。
3.如权利要求1所述的电影受众体验评价方法，其特征在于：所述脑电信号是每个受众不同位置的至少16个通道采集的。
4.如权利要求1所述的电影受众体验评价方法，其特征在于：所述脑电信号采集时采样率不低于200Hz。
5.如权利要求1所述的电影受众体验评价方法，其特征在于：所述不同脑电特征包括不同采集通道、不同频段、大脑不同半球能量比。
6.如权利要求1所述的电影受众体验评价方法，其特征在于：所述群体间一致性的多元度量指标是按下述方式得到的：
分别针对所有频域响应和能量比分别进行计算得到所有受众两两响应相关性；
所有受众两两响应相关性取平均值得到群体间一致性的多元度量指标。
7.如权利要求1所述的电影受众体验评价方法，其特征在于：所述统计不同受众的不同时段的唤起度和效价得到整部电影的情绪内容预测的步骤还包括：
如果当前连续脑电片段的唤起度超出了阈值，则视为当前脑电片段产生一个情绪事件；
根据当前连续脑电片段的唤起度对应的情绪事件对应的效价得到当前脑电片段的情绪评价；
统计不同受众的不同时段的唤起度对应的情绪得到整部电影的情绪内容预测。
8.如权利要求7所述的电影受众体验评价方法，其特征在于：所述阈值是按下述方法得到的：
整个电影时段的唤起度的平均值加上两倍标准差得到阈值。
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