[发明专利]一种对影视作品在线客观评价的系统及方法

说明书

本发明一种对影视作品在线客观评价的系统及方法，该系统包括影视显示模块、信号采集模块、信号预处理模块、特征提取模块、情绪分类模块、结果显示模块；采集被测对象在观看影视作品时的脑电波信号及面部表情图像或视频，通过构建的SVM情感分类器对该脑电波信号进行情感极性分类，并结合面部表情的识别结果提高分类精度，获得的情感极性分类，可以进一步获取人们对该影视作品客观、可靠的感受，从而实现客观评价，具体应用在影视作品的评价、改进等方面，以便影视产业可以有的放矢地对影视作品进行改进，变成人们越来越喜欢的文化产业。

技术领域

本发明属于人工智能领域，涉及一种对影视作品在线客观评价的系统及方法，尤其是对观看影视作品时采集的脑电波进行分析，获取情绪分类，从而实现客观评价的方法。

背景技术

近来，由于人们生活质量的提高，影视产业越来越发达，为了支持了文化体制改革和文化产业发展，推动全国文化领域结构调整、合理配置文化资源、优化产业发展整体布局，影视产业希望在自身做出改进，有的放矢地变成人们越来越喜爱的文化。

现如今一般采用问卷调查的方式。但问卷调查经常采用由被测者自己填答问卷的方式，主观性强，且依赖于记忆，可信度有待考察，所以其调查结果的质量常常得不到保证，且问卷调查的回收率难以保证，得出的改进意见效果一般。

因此需要一种可以正确反映人们对影视作品的客观评价内容的方法，具有可靠性和客观性，以便影视产业可以有的放矢地对自身做出改进，变成人们越来越喜欢的文化产业。

发明内容

本发明提供了一种对影视作品在线客观评价的系统及方法，通过降维、机器学习的方法，对观看影视作品时采集的脑电波信号进行特征提取，获得情绪分类，进一步获取人们对该影视作品客观、可靠的感受，从而实现客观评价，具体应用在影视作品的评价、改进等方面，以便影视产业可以有的放矢地对影视作品进行改进，变成人们越来越喜欢的文化产业。

本发明一种对影视作品在线客观评价的系统，包括影视显示模块、信号采集模块、信号预处理模块、特征提取模块、情绪分类模块、结果显示模块；

所述的影视显示模块，用于播放调查者希望评测的影视作品；

所述的信号采集模块，包括摄像设备和电极帽，该电极帽用于采集被测对象的脑电波信号，该摄像设备用于采集被测对象的面部表情图像或视频，并将采集到的脑电波信号发送至信号预处理模块，将面部表情图像/视频发送给情感分析模块；

所述的信号预处理模块，对从信号采集模块得到原始的脑电波信号进行预处理,该预处理包括去除脑电波信号中不可用的信号量、滤波、信号缺失处理、归一化处理；

所述的特征提取模块，用于接收来自信号预处理模块经过预处理的脑电波信号，利用主成分分析法PCA对预处理后的脑电波信号进行降维处理，并将处理后的脑电波信号发送至情感分析模块；

所述的情感分析模块，接收来自特征提取模块的脑电波信号，用机器学习的方法构建SVM情感分类器，对该脑电波信号进行情感极性分类，将该情感极性分为积极或者消极，对接收来自信号采集模块中摄像设备采集的被测者的面部表情图像或视频进行面部识别，将该面部识别的结果作为辅助，用于对分类后的脑电波信号进行精分类，最终将脑电波信号标签为积极或消极后，作为情感分析模块的分析结果输出至结果显示模块。

所述的机器学习的方法选用基于聚类核的半监督学习方法，包括如下步骤：

步骤1、在标记样本和未标记样本上，建立加权无向图，给出了基于图的情感分类问题的数学模型；

步骤2、按照现有的聚类核算法，求解基于该加权无向图的半监督聚类核，作为构建分类器的核函数；

步骤3、将步骤2的核函数用于SVM情感分类器的训练上，将训练好的SVM情感分类器用于对脑电波信号进行情感极性分类。