CN111787860A - 存储多媒体消息的测量方法 - Google Patents

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叶夫根耶维奇·伊戈·瑟罗夫
米哈伊洛夫·克塞尼娅·科尔科娃
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Abstract

本发明涉及用于测量多媒体消息可记忆性的方法，即使用系统10‑20和安装在用户耳廓或乳突的参比电极。需要在位于C3，C4，T3，T4，P3和F4点的用户头上安装电极，根据国际电极图确定10‑20％。用户看多媒体消息的时间记录大脑活动。根据记录结果确定数值：电极C3(Э)的熵导引线；首先引线的相干性(K1)，等于电极T3和电极T4的引线在30‑45Hz范围内的相干性；第二引线的相干性(K2)，等于电极C4和电极T4的引线在4‑8Hz范围内的相干性；第三引线的相干性(K3)，等于电极P3和电极F4的引线在8‑13Hz范围内的相干性；设定Э(K3Э)的记忆加权系数；分别对于K1、K2和K3(分别为K31、K32和K33)设定的第一、第二和第三记忆加权系数，并通过对Э、K1、K2和K3计算乘积总和KЭ*Э、K31*К1、K3*K2和K33*K3，都特定于多媒体消息，确定多媒体消息的记忆系数(3M)。

Description

存储多媒体消息的测量方法
技术领域
本发明涉及用于客观量化评估多媒体消息对用户影响的手段，特别是宣传视频，可用于教科书的编写、宣传材料的编写，以及评估视频剪辑的识别和记忆。
背景技术
有一种使用视觉和声音感知特征评估视频图像的记忆方法(见CN103500184，2013年9月13日发布)，本方法可用于评估视频的可记忆性并用于广告和新闻行业。
还有一种基于熵可见性和一组对象特征使用估计图像的记忆方法(见CN102855630，2012年8月21日发布)。
这些方法的显着缺点是所确定的记忆指数与用户模仿或存储被调查对象信息的可能性没有直接关系。
发明内容
通过实施本发明可实现的技术效果是减少与确定多媒体消息对用户影响相关的人工成本。特别是存储器的定义，因此，加速准备或校正使用需要加速记忆和/或可靠识别和/或识别的物体材料。另一项技术成果是可以对记忆指标进行客观的普遍定量评估。
创造发明的先决条件之一是记住所看到或听到的内容会持续一段时间，受试者通常宁愿表明他们不记得对象，而不是费时间记住它。然而，研究表明，即使在第一用户与本物体接触的时刻，受试者对可以记住物体的反应与被遗忘物体的反应也是不同的。
根据一个实施方案，提出了一种测量多媒体消息的记忆方法。本方法包括使用系统10-20和安装在用户耳廓或乳突的参比电极。需要在位于C3，C4，T3，T4，P3和F4点的用户头上安装电极，根据国际电极图确定10-20％。用户看多媒体消息的时间记录大脑活动。根据记录结果确定数值：电极C3(Э)的熵导引线；首先引线的相干性(K1)，等于电极T3和电极T4的引线在30-45Hz范围内的相干性；第二引线的相干性(K2)，等于电极C4和电极T4的引线在4-8Hz范围内的相干性；第三引线的相干性(K3)，等于电极P3和电极F4的引线在8-13Hz范围内的相干性；设定Э(K3Э)的记忆加权系数；分别对于K 1、K 2和K 3(分别为K31、K32和K33)设定的第一、第二和第三记忆加权系数，并通过对Э、K1、K2和K3计算乘积总和KЭ*Э、K31*К1、K 3*K 2和K 33*K 3，都特定于多媒体消息，确定多媒体消息的记忆系数(3M)。
另一个实施方案包括通过对Э、K1、K2和K3计算乘积总和KЭ*Э、K 31*K 1、K 32*K 2和K 33*K 3来确定基本记忆性(ЗБ)，都特定于参考多媒体消息，其中确定了记忆的概率。并且接受多媒体消息的记忆性概率更大的可能性存储具有ЗБ更大3M的标准多媒体消息并且更不可能记住标准多媒体消息，其中ЗБ小于3M。
另一个实施方案包括多个用户看标准多媒体消息，通过计算记住多媒体消息的用户数量，记住多媒体消息的用户数量比所有的用户数量的计算确定标准多媒体消息的记忆概率。
另一个实施方案是宣传视频，宣传视频也可以作为标准多媒体消息。
另一个实施方案包括选择K31<K33<K32<KЭ。
另一个实施方案包括选择КЗ1＝0,5±30％,КЗ3＝1±30％,КЗ2＝2±30％,КЭ＝4±30％。
另一个实施方案包括对ЗБ＝2,102接受多媒体消息的记忆概率是50％。
另一个实施方案是多媒体消息的记忆概率(P)是用以下公式确定的：Р＝1/(1+ехр(2,102-КЭ*Э-КЗ1*К1-КЗ2*К2-КЗ3*К3)，其中exp是指数函数。
另一个实施方案是用户在包含辅助多媒体消息的消息序列中看本多媒体消息。同时在序列的开头和结尾都有辅助多媒体消息。
另一个实施方案是消息序列包含辅助多媒体消息之间以及辅助多媒体消息和多媒体消息之间的中断。
另一个实施方案是中断充满中性视频片段。
另一个实施方案是在脑电图中不排除由自发的用户行为引起的伪影。
另一个实施方案使用视频监控手段，确定用户眼睑的位置，如果用户的眼睑闭合超过2秒钟，本结果是在脑电图中排除的。
另一个实施方案是至少有10位用户看辅助多媒体消息。如果为用户确定的平均ЗБ和ЗБ的差异相对于平均ЗБ超过20％，本平均ЗБ和ЗБ被认为是不可靠的。
附图说明
在阅读本发明、参考附图的以下描述之后，将理解本发明的其他目的、特征和优点：
图1示出实现本发明系统的示例性实施例；
图2示出根据国际电极图10-20％(“方案10-20”)的电极排列；
图3示出所提出方法的实施方框图变体；
图4示出电极支架的近似方案；
图5示出实现本发明的系统方案，特别地，显示用户设备；
图6示出通用计算机系统的例子。
具体实施方式
通过参考示例性实施方案，将理解本发明的目的和特征、用于实现这些目的和特征的方法。然而，本发明不限于下面公开的示例性实方案，它可以以各种形式实施。
在本发明的本说明书中使用的“组件”、“元件”、“系统”、“模块”、“部件”、“组件”、“块”等术语用于指代计算机实体(例如，计算机相关对象、计算实体)。其可以作为硬件，特别是设备(例如，装置、仪器、器具、器械、设备组件，特别是处理器、微处理器、印刷电路板等)，软件(例如，可运行软件代码、编译的应用程序、软件模块、软件和/或代码的一部分等)或微程序(固件/firmware)。因此，例如，组件可以作为在处理器上运行的进程、处理器、在文件上运行的对象、程序、功能、方法、程序库、子例程和/或计算设备(例如，微型计算机或计算机)或者软件或硬件的组合。作为说明：在服务器上运行的应用程序，特别是在中央服务器上运行的应用程序，可以作为组件或模块，并且服务器可以作为组件或模块。至少一个组件可以(位于)过程内。组件可以位于单个计算设备上(例如，计算机)和/或可以分布在两个或更多个计算设备之间。例如，在特定情况下，应用程序(组件)可以由服务器组件(服务器部分)和客户端组件(客户端部分)表示。在特定情况下，客户端组件是在至少一个计算设备上安装的，并且服务器组件是在第二计算设备上的安装，该第二计算设备管理和/或配置第一计算设备(和/或其组成组件/部件)。在特定情况下，模块(等)可以实现(作为)一个或一组文件，包括可运行的文件，本文件可以与至少一个软件库相关联，例如，实现为动态链接库编译形式的dll文件，(来自英文Dynamic Link Library)，以及与至少一个文件相关联，例如，包含应用程序服务数据、应用程序元数据、应用程序操作所需数据和/或服务的文件(本地和/或远程，例如，网络服务)，包括在面向服务体系结构(来自英文service-oriented architecture/SOA)上构建的应用程序和服务，包括但不限于REST技术(来自英文Representational State Transfer-“代表状态转移”)，远程过程调用(来自英文RemoteProcedure Call，RPC)等。
图1示出实现本发明系统的示例性实施例。
图1示出的系统是在本发明框架中描述的，包括与电子计算设备相关联的，例如，计算机130，用于记录(登记)脑电图120，并且与计算机130相关联的显示器110。使用该显示器用户105看至少一个多媒体消息。多媒体消息可以包含视频系列、音乐系列和文本。多媒体消息可以作为在至少一个文件存储的数据，例如，AVI、XVID、MP4、WMV、MKV等格式的FullHD(1920×1080)视频。在特定情况下，多媒体消息的质量、声级和持续时间对于所有显示的多媒体消息都是相同的。在特定情况下，显示器110提供频率至少为40且不超过150Hz，响应时间不超过7毫秒(ms)的更新帧。在特定情况下，电子计算设备，例如，计算机130和显示器110，可以作为单个设备，例如，一体机、平板电脑、智能手机等。
脑电图登记工具，即大脑活动记录仪120用于记录用户105的脑电图。显示器110用于显示对象，例如，多媒体消息。在实现的特定情况下，用户105可以看几个多媒体消息。
在图1中示出的系统包含并使用电极115，本电极的排列次序提供与用户头皮的接触，以将相应的电位传送到模拟数据处理单元。电极可以在将电极固定在使用者头部方法中固定的。在所述发明中，电极是根据国际电极图10-20％(“方案10-20”)排列的。因此，在说明书和权利要求中使用该系统的术语。然而，在解释权利要求的特征时，应该记住，在特定情况下，可能无法确保根据该国际系统10-20绝对准确地安装电极，并且电极可以在表示半径为2至7毫米圆的空间上并其中心位于根据“方案10-20”计算安装的。图2示出根据“方案10-20”更详细的电极位置。为了实现本发明，可以单独地应用电极，并且可以使用完整的电极保持器，例如，具有固定电极的弹性帽，以及头盔或其他强或弹性框架，其提供为实施本发明安装所必需电极的能力。图4示出电极支架的近似方案。电极可以位于非常接近的位置，并且可以通过导体连接到模拟数据处理单元，其通过预定算法将模拟数据转换成数字数据，该算法以预定间隔提供模拟信号的数字化。模拟信号处理单元的数字数可以通过有线接口或使用无线通信转移到计算机130。
例如以便携式或固定式计算机130形式实现的电子计算设备根据测量结果提供对主脑活动的分析。活动分析是使用数据处理和分析模块执行的(523，图5)。为了执行分析使用脑电图以及与所生成至少一个多媒体消息参数有关的数据。多媒体消息的形成是由多媒体消息生成模块执行的(513，图5)。其形成在显示器上显示多媒体消息所需的数据，包括在指定时刻，确保在显示器110上显示多媒体消息。多媒体消息生成模块(513，图5)可以自动确定发生的时刻(发生的时间)、消失的时刻(消失的时间)以及所创建多媒体消息的其他特征或参数。多媒体消息的参数可以作为机器学习的结果来设置，包括使用人工智能的可能性。可以使用多媒体消息生成模块(513，图5)确定多媒体消息创建时间、消失时间以及其他特征。
脑电图登记仪120，即记录大脑电活动的装置，配备有将电位传感器固定在用户头部上的装置，并允许分析脑电图。最好使用以每秒至少125次频率记录电势的装置。使用数据处理和分析模块(523，图5)和/或数据处理模块(作为脑记录工具120的一部分)同时将用户的注意力集中在物体上，特别是，显示器上显示的多媒体消息，可以识别脑电图变化的特定组成部分。
使用于脑电图登记仪120和/或计算机130中内置的处理和分析元件(例如，实现人工智能结构的)如本发明的框架中所描述的，可以处理和解释记录的数据。这些处理和分析元件，包括人工智能工具，可以作为数据处理和分析模块(523，图5)的一部分，或者作为与脑电图登记仪120或另一模块相关联的计算机130模块。例如，计算机模块130，包括数据处理和分析模块(523，图5)。数据处理和分析模块(523，图5)或其至少一部分可以作为脑电图登记仪120的一部分。
在图1示出的实现所述发明的系统使用以下算法：该算法使用改变大脑活动电参数的用户大脑属性，当向用户看多他注意的媒体消息时，记录这些参数。此外，这种用户大脑活动电参数的变化是通过脑电图登记仪120记录的。
在图1示出的系统在显示器110上提供多媒体消息，每个消息的特征在于一组独特的属性，这些属性以独特的方式影响用户105的大脑电活动。
收到的，即在记录或已记录的大脑活动数据可以由计算机130处理或至少其一个模块(完全或部分地)，例如由数据处理和分析模块(523，图5)处理，或者由脑电图登记仪120至少其一个模块，如果这种脑电图登记仪120的设备(模块、装置等)允许进行这样的处理，例如，使用至少一个处理器、微处理器，以及控制器微控制器等。
图2示出根据国际电极图10-20％(“方案10-20”)的电极排列。
方案10-20提供测量距颅骨标志的距离，随后以百分比计算电极之间的间隔，以确定电极的位置。为此：
1)测量Nasion(鼻梁)点和Inion(枕骨隆凸)点之间的距离。在获得距离的10％处，在枕骨隆凸上面，是Oz点和枕骨电极线(O1，O2)。在该线的前面，在20％的距离处是Pz点和头顶部电极线(P3，P4)，在另外20％后面是Cz点和中心电极线(C3，C4)，在另外20％后面是Fz点和额头电极线(F3，F4)。额头极电极(Fp1和Fp2)位于Nasion点上面10％的线上，并且位于额头电极线的20％处。Fpz是点在该线与纵向线的交点处；
2)第二主要距离是在腮腺点之间(标定点为在耳屏后面的凹处)，沿着穿过第一距离中间的线。它也被分成以百分比形式的片段：颞电极(T3和T4)位于距耳道10％的上面，在每一侧，上述中心电极(C3，C4)比颞电极高20％；
3)第三距离为头围，但是必须严格地通过已经找到的Fpz、T3、Oz和T4点(周向地)铺设带。100％为所获得距离的一半，并在此基础上，计算距Fpz点左边和右边10％，以确定极前额电极(分别为Fp1和Fp2)和距Oz点10％，以确定枕骨电极(O1和O2)。这一线包括：
-下前额电极(F7和F8)，与Fp1(后)和T3(前)的距离为20％，在另一侧相似。
-后颞电极(T5和T6)，与T3(后)和O1(前)的距离为20％，在另一侧相似。
前额电极(Fz)、中心电极(Cz)、顶骨电极(Pz)是在沿中线安装的(矢状电极)。
参考电极作为在用户(测试对象)耳垂或乳突上安装的电极，同时引线是相应指定电极和参考电极之间的电位差，该电极是在耳垂与指定电极同侧安装的，在用户头部的一侧。
图3示出所提出方法的实施方框图变体。
所描述的方法允许自信地对测量结果进行排名。
在步骤314中，使用系统10-20以及在用户105耳垂或乳突上安装的参考电极，电极是在用户的头部C3、C4、T3、T4、P3和F4点安装的，根据国际电极图10-20％确定C4-T4布置。
在特定情况下，在开始看多媒体消息之前，用户填写调查问卷，其中用户指定他的姓氏、名字和父名、性别、领导手、领导眼、年龄、教育水平、用户工作的经济领域(如果工作)、婚姻状况、有没有儿童、儿童数量、财务状况、与本多媒体消息有关的问题，例如，多媒体消息包括商品/产品的消费频率等。
而且，用户指示他身体或当前感觉的一些个体特征，这些特征可能影看多媒体消息的结果和记录数据的处理。这些特征可能包括曾经患有的脑部疾病、头部受伤、曾经患有的痉挛性惊厥、睡眠障碍、最近几天的睡眠障碍或慢性睡眠剥夺、在前夕或看多媒体信息当天感觉不舒服、在前夕或看多媒体信息当天神经情绪压力、在前夕或看多媒体信息当天服用酒精或精神药物、在前夕或看多媒体信息当天喝浓茶或咖啡。
在步骤324中，使用显示器110用户105看至少一个多媒体消息，并且使用在步骤314中描述的电极记录用户105的大脑活动，该电极是与脑电图登记仪120和/或计算机130相关联的。在特定情况下，用户105，在包含辅助多媒体消息的序列中看确定的多媒体消息，同时在序列的开头和结尾都有辅助多媒体消息。在特定情况下，至少一个用户看至少一个多媒体消息和至少两个辅助多媒体消息。在特定情况下，如果不需要比较不同商品类别的多媒体消息，多媒体消息(包括辅助多媒体消息)必须对应商品类别。在特定情况下，如果不需要比较不同类别商品的价格，多媒体消息(包括辅助多媒体消息)必须对应商品价格的类别。在特定情况下，如果不需要比较各种艺术表现的多媒体信息，多媒体消息(包括辅助多媒体消息)必须对应艺术表现的品质。
在特定情况下，上述的多媒体消息序列包含辅助多媒体消息之间以及辅助多媒体消息和多媒体消息之间的中断。在特定情况下，该中断用中性视频剪辑填充。
在特定情况下，上述的多媒体消息序列包含至少一个中性背景多媒体消息，例如，具有轻云天空的图像。中性背景多媒体消息用于在安静状态下记录(登记)用户的神经生理特征并且平衡先前多媒体消息的效果。
在特定情况下，上述的多媒体消息序列包含起始(初始)多媒体消息，该多媒体消息包含向用户的说明，例如“闭上眼睛”，“睁开眼睛”，“看屏幕”等。在步骤334中，确定C3(Э)电极的引线熵值。
在特定情况下，引线熵值作为相对熵值的度量(熵值在可能最大值的分数中)并计算如下：
Figure BDA0002085786070000101
其中：N为随机变量X的可能结果数。
H(x)为信息熵值的度量。
当随机变量从-∞变为+∞时，对于给定的方差σ2具有最大的熵值，信息熵值的度量是具有熵值正态分布：
Figure BDA0002085786070000102
计算单个引线概率分布的熵值过程如下：
1)计算脑电图非伪影站点的最小和最大值；
2)由于从峰值到峰值的噪声水平通常为1.5-2μV，然后在脑电图幅度分布(来自等值线)的表(直方图)中，将设定步长为等于2μV。同时，如果脑电图幅度在-1到1μV的范围内，则认为它等于零；
3)P(Xi)为第i结果的概率，是相应列中的相对频率。
在步骤344中，确定引线(K1)的第一相干数值，其等于在30-45Hz范围内电极T3和T4的引线相干性。
在步骤354中，确定引线(K2)的第二相干数值，其等于在4-8Hz范围内电极C4和T4的引线相干性。
在步骤364中，确定引线(K3)的第三相干数值，其等于的引线在8-13Hz范围内电极P3和F4的引线相干性。
在步骤374中，为Э(КЗЭ)指定加权系数。
在步骤384，分别为K1，K2和K3(分别为K31，K32和K33)指定第一、第二和第三可记忆加权系数。在特定情况下，选择K31、K33、K32和КЭ，使得K31<K33<K3Z2<КЭ。在特定情况下，K31＝0.5±30％，K33＝1±30％，K3＝2±30％，КЭ＝4±30％。
在步骤394，通过计算针为多媒体消息定义Э、K1、K2和K3的乘积KЭ*Э、K31*K1，K32*K2和K33*K3的总和，确定多媒体消息的可记忆性(3M)。
在特定情况下，通过计算为参考多媒体消息定义的Э、K1、K2和K3的乘积KЭ*Э、K31*K1，K32*K2和K33*K3的总和，确定基本的可记忆性(ЗБ)，并且在ЗБ大于3M且不太可能存储参考彩信的情况下、在ЗБ小于3M的情况下接受存储多媒体消息的概率大于存储参考多媒体消息的概率。
在特定情况下，几个用户看参考多媒体消息，并且通过计算已经记住多媒体消息的用户数量比记忆/不记住参考多媒体消息的用户总数，确定参考消息的记忆概率。
在特定情况下，参考多媒体消息为宣传视频。在特定情况下，如果ЗБ＝2.102，多媒体消息的记忆概率为50％。
在特定情况下，几个用户看多媒体消息，并且Э、K1、K2和K3作为对所有用户定义的Э、K1、K2和K3的平均值。
在特定情况下，在确定记忆时，不会从脑电图中排除由用户自发行为引起的伪影。在特定情况下，由用户自发行为引起的伪影是眨巴伪像。
在特定情况下，根据至少10个用户的结果，对于辅助多媒体消息确定平均ЗБ和ЗБ。如果为用户确定的平均ЗБ和ЗБ的差异相对于平均ЗБ超过20％，其被认为是不可靠的。
在特定情况下，使用视频监控手段，确定用户眼睑的位置，如果用户的眼睑闭合超过2秒钟，本结果是在脑电图中排除的。
确定测量结果概率的功能可以从机器学习中获得，例如，使用调查问卷作为训练序列的结果。
确定记忆概率机器学习的另一个参数可能是产品销售增长百分比，为该产品，在广告活动中使用视频作为研究对象。
与机器学习的结果相比，使用公式Р＝1/(1+ехр(2-КЭ*Э-КЗ1*К1-КЗ2*К2-КЗ3*К3)显示了确定记忆概率结果的高可靠性。
此外，在进行研究时，发现仅在一个研究指标(Э，K1，K2或K3)具有不同的多媒体消息(视频)具有不同的记忆概率，并且反映在脑电图其他指标的视频感知差异与视频记忆概率无关。
与此同时，Э百分之十的差异相当于概率从55％变为45％，K1百分之十的差异相当于概率从55％变到50％，K2百分之十的差异相当于概率从55％变到53％，K3百分之十的差异相当于概率从55％变到54％。对于其他概率范围，概率变化的绝对值是不同的。但依赖的总趋势仍然存在。
在特定情况下，用户，特别是目标受众，是购买/消费某种(测试的)产品(商产品，服务等)的一组人，其代表特定消费者细分市场或一组细分市场。目标受众通常具有某些特征：社会、人口、地理、心理、消费等。
在特定情况下，目标受众不包括以下用户：在以下领域工作的受访者(和/或有家庭成员)：广告/公共关系、营销/营销研究、生产或销售研究区域的产品、电视、广播、新闻、社会学、心理学和/或医学；曾患有脑部疾病、头部受伤、惊厥性癫痫发作、患有眼疾的受访者。
图4示出电极支架的近似方案。
在特定情况下，脑电图登记仪120A可以作为多电极脑电描记器。脑电图登记仪120，特别是脑电描记器，可以作为神经检查设备的组成部分。该设备在本发明的框架中描述的位置，保证将电极115连接到用户105的头部。在特定情况下，执行电极安装件的设置，特别地，改变电极115的位置，使得所有电极紧贴到用户105头部的表面，以确保可靠的脑电图信号接收。
图5示出实现本发明的系统方案，特别地，显示用户设备。
在图5中示出的用户设备属于一个用户，特别是用户105、计算机130、脑电图登记仪120、相关电极115、显示器110。尽管用户设备或系统的本地部分可以属于至少另一个用户。在特定情况下，所描述的发明中的用户数量以及所描述的计算机、工具、模块、电极、显示器等不受限制，并且可以取决于计算机的连接速度或所描述系统的任何其他部分(例如，如果在其组成中存在计算设备、装置、模块等，则可以在这些设备、装置、模块等之间建立连接)。并可以取决于因特网网络(系统)，所描述的设备、工具、模块等的数据处理速度以及其他特点。在实现的特定情况下，检测对多媒体消息的脑电图反应。
在特定情况下，多媒体消息生成模块513在显示器110给用户105显示/生成至少一个多媒体消息。多媒体消息和多媒体消息显示的特征(例如，显示多媒体消息的数量、开始和结束时间等)是由多媒体消息生成模块513设置的。在特定情况下，所述多媒体消息特征的输入可以由运营商通过多媒体消息生成模块513执行，例如，使用指定多媒体消息功能模块。该模块可以作为计算机130的一部分、多媒体消息生成模块513的子模块或者可以与它以任何方式相关联。多媒体消息生成模块513还可以将数据传输到数据处理和分析模块523以进行进一步处理。这种传输的数据可以作为生成(和显示)多媒体消息的特征(参数)，其可以由数据处理和分析模块523使用，如在本发明的上下文中所描述的。
在特定情况下，脑电图登记仪120使用连接的电极115以记录脑电图，特别地，登记用户105对显示多媒体消息的大脑活动。通过有线或/和无线数据传输工具登记到的脑电图转移到计算机130数据处理和分析模块523。在特定情况下，在转移到数据处理和分析模块523之前，登记到的脑电图可以由脑电图登记仪120或其至少一部分(例如，预处理模块)进行预处理。所描述的预处理可以包括将由脑电图登记仪120记录的单个信号分成若干信号，从其他信号中选择一个信号，平均、去除(消除)噪声、至少一个信号等。在特定情况下，这种预处理可以由计算机130执行，例如，数据处理和分析模块523和/或另一模块，例如数据预处理模块作为计算机130的一部分。
转移到数据处理和分析模块523的数据，特别是由脑电图登记仪120转移，是由这样的模块分析(和/或处理)的。
在特定情况下，数据处理和分析模块523确定多媒体消息的可记忆性，如在本发明的框架中所描述的。
传移到计算机130的数据以及来自数据处理和分析模块523的数据可以存储在计算机130信息存储设备上的数据库中，特别是数据存储器中。在本发明的框架中描述的、用于用户、多媒体消息等设置也可以存储在该数据库中。所描述的数据库可以作为分层的、对象的、面向对象的、面向文档的、对象关系的、关系的、网络的和/或功能数据库。每个数据库可以作为中央的、集中的、分布式的、异构的、同构的、分段的(分区的)、复制的、空间的、时间的、时空的、循环的、超大型数据库等。此外，各种数据库管理系统可用于管理、创建和使用数据库。在特定情况下，所描述的数据存储器可以作为临时存储设备(例如，随机储存器(RAM)，固定数据存储，例如，(可编程)固定存储器或可编程只读存储器(ROM)。包括可至少由一个微芯片或芯片组实现的。此外，数据仓库中的数据可以存储在至少一个文件中，在特定情况下，作为文本文件，或者数据可以存储在任何至少一种其他当前已知的数据(信息)存储格式中，或者以后发明的数据存储格式。
图6示出通用计算机系统的例子，其包括以计算机20、或服务器、或移动(计算)设备、或本发明中描述系统模块形式的多用途计算设备。在特定情况下，其可以作为终端(计算)设备(例如，用户的、操作员的等)包括处理器21、系统存储器22和连接各种系统组件的系统总线23，包括系统存储器和处理器21的连接。
系统总线23可以作为各种类型的总线结构，包括内存总线或内存控制器、外围总线和当地总线、使用各种总线结构。系统存储器22包括固定存储器24(ROM)和随机存取存储器25(RAM)。固定存储器24存储基本输入/输出系统26(BIOS)，其包括有助于在计算机20内元件之间交换信息的基本程序，例如，在发布时。
计算机20还可以包括硬盘驱动器27用于读取和写入硬盘(未示出)，磁盘驱动器28用于读取或写入可移动磁盘29以及光盘驱动器30用于读取或写入可移动光盘31，如光盘、数字视频光盘和其他光学媒体。硬盘驱动器27、磁盘驱动器28和光盘驱动器30分别通过硬盘驱动器接口32、磁盘驱动器接口33和光盘驱动器接口34连接到系统总线23。驱动器及其相应的计算机可读介质为计算机20提供计算机可读指令、数据结构、程序模块和其他数据的非易失性存储。
虽然这里描述的典型配置使用硬盘、可移动磁盘29和可移动光盘31，而且专家要考虑在典型的操作环境中也可以使用其他类型的计算机可读工具。该工具能存储可由计算机使用的数据，如磁带盒、闪存卡，优盘、数字视频光盘、伯努利盒式磁带、随机存取存储器(RAM)，固定存储器(ROM)等。
包括操作系统35的各种程序模块可以存储在硬盘、磁盘29、光盘31、ROM24或RAM25上。计算机20包括与操作系统35相关联或包括在其中的文件系统36，一个或多个软件应用程序(多个应用程序)37，其他程序模块38和程序数据39。用户可以使用键盘40、指示设备(鼠标)42等输入设备将命令和信息输入到计算机20中。其他输入设备(未示出)可以包括麦克风、操纵杆、游戏手柄、圆盘式卫星天线、扫描仪等。
这些和其他输入设备通常经由串行端口接口46连接到处理器21，串行端口接口46连接到系统总线，也可以通过其他接口连接，例如并行接口、游戏接口或串行总线(USB)。监视器47或其他类型的可视显示设备也经由接口(例如，视频适配器48)连接到系统总线23。除了监视器47之外，个人计算机通常包括其他外围输出设备(未示出)，例如扬声器和打印机。
计算机20可以通过到一个或多个远程计算机49的逻辑连接在联网环境中操作。远程计算机(或多个计算机)49可以作为另一计算机、服务器、路由器、网络PC、对等体或单个网络的另一节点，并且通常还包括涉及计算机20描述的大部分或全部元件，尽管仅示出了信息存储装置50。逻辑连接包括本地(计算机)网络(LAN)51和全球计算机网络(GCS)52。这种网络环境在机构、公司计算机网络和因特网中是常见的。
LAN网络环境中使用的计算机20经过网络接口或适配器53连接到本地网络51。在联网网络环境中使用的计算机20通常使用调制解调器54或其他装置以连接到全球计算机网络52，例如因特网。
调制解调器54可以作为内部的或外部的，经过串行端口接口46连接到系统总线23。在联网环境中，参考计算机20描述的软件模块或其部分可以存储在远程存储设备上。必须考虑所示的网络连接是典型的，并且可以使用其他手段以建立计算机之间的通信链路。
总之，应该注意，说明书中介绍的信息是示例，其不限制由公式定义的本发明范围。本领域技术人员能理解，可以存在与本发明性质和范围一致的其他实施例。

Claims (14)

1.一种测量多媒体消息记忆的方法，包括使用系统10-20和安装在用户耳廓或乳突的参比电极，需要在位于C3，C4，T3，T4，P3和F4点的用户头上安装电极，根据国际电极图确定10-20％，
用户看多媒体消息的时间记录大脑活动，根据记录结果确定数值：
电极C3(Э)的熵导引线；
首先引线的相干性(K1)，等于电极T3和电极T4的引线在30-45Hz范围内的相干性；
第二引线的相干性(K2)，等于电极C4和电极T4的引线在4-8Hz范围内的相干性；
第三引线的相干性(K3)，等于电极P3和电极F4的引线在8-13Hz范围内的相干性；
设定(K3Э)的记忆加权系数；
分别对于设定的第一、第二和第三熵导引线(分别为K31、K32和K33)设定的第一、第二和第三记忆系数，
并通过对Э、K1、K2和K3计算乘积总和KЭ*Э、K31*K 1、K3*K2和K33*K3，都特定于多媒体消息，确定多媒体消息的记忆系数(3M)。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是通过对Э、K1、K2和K3计算乘积总和KЭ*Э、K31*K1、K32*K2和K33*K3来确定基本记忆性(ЗБ)，都特定于参考多媒体消息，其中确定了记忆的概率；并且接受多媒体消息的记忆性概率更大的可能性存储具有ЗБ更大3M的标准多媒体消息，并且更不可能记住标准多媒体消息，其中ЗБ小于3M。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是多个用户看标准多媒体消息，通过计算记住多媒体消息的用户数量，记住多媒体消息的用户数量比所有的用户数量的计算确定标准多媒体消息的记忆概率。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征是多媒体消息作为宣传视频。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征是选择K31<K33<K32<KЭ。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征是选择КЗ1＝0,5±30％,КЗ3＝1±30％,КЗ2＝2±30％,КЭ＝4±30％。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征是对ЗБ＝2,102接受多媒体消息的记忆概率是50％。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征是多媒体消息的记忆概率(P)用以下公式确定：Р＝1/(1+ехр(2,102-КЭ*Э-КЗ1*К1-КЗ2*К2-КЗ3*К3)，其中exp是指数函数。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征是用户在包含辅助多媒体消息的消息序列中看本多媒体消息。同时在序列的开头和结尾都有辅助多媒体消息。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征是消息序列包含辅助多媒体消息之间以及辅助多媒体消息和多媒体消息之间的中断。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征是中断充满中性视频片段。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征是在脑电图中不排除由自发的用户行为引起的伪影。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征是使用视频监控手段，确定用户眼睑的位置，如果用户的眼睑闭合超过2秒钟，本结果是在脑电图中排除的。
14.根据权利要求9或2所述的方法，其特征是至少有10位用户看辅助多媒体消息；如果为用户确定的平均ЗБ和ЗБ的差异相对于平均ЗБ超过20％，本平均ЗБ和ЗБ被认为是不可靠的。
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