Electroencephalography 측정 및 높은-품질 비디오 녹화를 사용 하 여 미디어 콘텐츠의 시각적 인식 분석

Summary

우리는 미디어 콘텐츠를 시청 하는 동안 탐지, 수집, 및 eyeblink 비율의 분석을 제시.

Abstract

이 기사에서는 인간에서 시각 지 각의 차이 감지 하는 방법. 사용 방법은 eyeblinks의 심리적 (또는 “인지”) 기능을 기반으로 합니다. 참가자의 eyeblinks 감지 되며 특별히 수사를 위해 만든 동영상을 보면서 인수. 검색 및 eyeblinks의 인수 20 채널 electroencephalographic (뇌 파) 무선 장치의 도움으로 수행 됩니다. 전극 배치를 위한 10-20 시스템은 뒤 국제. 높은 정의 (HD) 비디오 카메라는 참가자의 얼굴 표정, 대조 목적을 위해 기록 하는 데 사용 됩니다. 대신 기존의 미디어 콘텐츠를 사용 하 여, 목적으로 만들어진 비디오 콘텐츠 관심의 정확한 매개 변수를 관리 하기 위해 연구원 활성화 자극으로이 조사에 대 한 관심의 특정 기준에 따라 생성 되었습니다. 그렇지 않으면, 결과 통제 변수도 오염 수 있습니다. EEG 녹음과 비디오 자극의 프레 젠 테이 션의 동기화 밀리초에서 할 수 있어야 합니다. 수집 된 데이터의 분석은 큰 매트릭스 작업을 위한 강력한 소프트웨어와 함께 수행 됩니다. Eyeblink 요금 미디어 전문화 및 편집 스타일에에서 통계적으로 유의 한 차이 보고 된 실험 절차와 발견 된다.

Introduction

이 방법의 목적

이 메서드는 eyeblinks을 탐지 하기 위한 듀얼 프로토콜을 제안 합니다. 목표는 시청자의 시각적 인식을 뇌 파 기록 및 HD 비디오 녹화 시스템을 사용 하 여이 조사를 위해 특별히 만든 미디어 콘텐츠를 분석 하는 것입니다.

개발 및 사용이이 방법의 뒤에 있는 근거

각 eyeblink 150-400 ms^1,2에 대 한 시각적 흐름을 숨깁니다. 깜박이 생리^3,,45 와 심리적^6,7 기능 있습니다. 관심과 eyeblink 속도 사이 연결 공부 되었고 다른 연구⁸에서. 관심의 높은 수준을 감소 eyeblink 속도 이전 연구에 따르면 인간이 공유 하는 중요 한 시각적 정보⁹의 손실을 방지 하기 위해 최고의 순간에 대 한 검색 점멸의 타이밍을 제어 하기 위한 메커니즘. 미디어 내용에 관심의 수준에 관한 정보를 제공할 수 있는 화면을 보고 하는 경우 따라서, 시청자의 eyeblink 동작 분석.

뇌 파 전극 전기 활동을 기록 하 여 자발적인 eyeblink 속도 탐지 하기 위한 한 방법이입니다. Eyeblinks는 전 두 엽에 의해 쉽게 검출 될 수 있다 고 electrooculogram 전극 뇌 파 기록 시스템에 연결. 대부분의 뇌 파 분석, eyeblinks에 유물으로 간주 됩니다. 이러한 이유로, 뇌 파 데이터 분석을 위한 많은 소프트웨어 패키지 eyeblink 탐지기¹⁰있다. Eyeblinks을 탐지 하기 위한 뇌 파를 사용 하는 장점은 높은 시간 해상도 (밀리초)의 순서와 다른 서술의 뇌 효과 등록의 가능성은 고 그 eyeblinks와 동기화 하는 영화에-문제를 더 오픈 연구입니다. HD 카메라와 함께 참가자의 얼굴을 기록 유용할 수 있습니다 또한 일치/대비 목적⁹.

관련 연구에 대 한 참조와 다른 방법을 통해 장점

눈 점멸 계산을 위한 여러 방법이 있다. 점멸 감지를 위한 전용된 몇 가지 악기는 자석 코일, 적외선 (IR) 빛 광선, 광전자 모션 감지기 눈-추적 기술, 그리고 생체 전기 신호, 예를 들어, 에 따라 하는 몇 가지 기법 등 아이 운동 분석 electrooculography (EOG), 전도 (EMG), 그리고 뇌 파. 또 다른 더 정확 하지만 시간이 걸리는 옵션은 수동으로 점멸 프레임별으로 비디오 녹화¹¹세 고. 기술 오늘 분류 될 수 있다 광범위 하 게 두 그룹으로: a) 연락처-무료 포함 하는 두 개의 형식, 컴퓨터 비전 및 눈-추적을 사용 하 여 오프 라인 깜박임 탐지를 사용 하 여 직접 깜박임 탐지 기록 및 b) 접촉 기반 사용 하 여 기록 EOG 및 뇌 파 장치^12,13생물학 신호.

눈-추적 시스템은 전통적인 이미지 기반 수동 설계에서 주로 고해상도 카메라와 함께 오늘 사용 활성 근처-적외선-기반 접근에 이르기까지 널리 사용 되는 기술. 후자는 IR 조명¹⁴에서 눈동자의 반사 특성을 이용 한다. 현대 눈-추적 방법 기본 개념 학생 센터 각 막 반사 (PCCR), 빛은 각 막에서 반영은 눈동자의 센터를 추적 하는 카메라를 포함 하는. 그러나, 블 링크 감지 알고리즘 눈-추적 프로토콜에 대 한 게시의 부족이 이다. 또한, 비록 깜박임 탐지와 함께 통합된 소프트웨어를 제공 하는 시장에 눈-추적의 다른 모델, 소스 코드 제공 되지 않습니다 항상 제조업체, 수정 또는 알고리즘¹²를 작동 하는 방법을 알고 어렵습니다. 또한, 눈 추적 실험 동안 이벤트를 추적 지연 및 중요 한 머리 같은 데이터가 손실 또는 움직임 시선이 있다. 눈 비디오 캡처, 블 링크, 기간 계산에 대 한 문제 그리고는 가끔 소개 하는 다양 한 유형의 아티팩트¹⁵에 매우 작습니다.

이 실험에서 뇌 파 및 EOG 메서드가 사용 됩니다. 뇌 파 혼자 eyeblinks 검색을 일반적으로 사용 되지 않습니다. 그러나, eyeblinks 뇌 파 전극으로 기록 분석 꺼 변위의 연구에 대 한 표준 절차 이다. 이 절차의 eyeblinks 열릴 때에 정확 하 게 정보를 연구 수 있습니다. 점멸 감지에 대 한 가장 일반적인 신호 패턴 수직 운동 응답을 나타내는 피크 포인트입니다. 여러 피크 검출 알고리즘 원시에 적용 가능한 뇌 파, 시간 영역 또는 주파수 영역 신호. 프로세스 피크 식별에 관련 된 피크 검출, 특징 추출, 및 분류 있습니다. Eyeblinks는 정면 채널의 뇌 파 신호에 상당한 영향을 미칠. 일반적으로, eyeblinks는¹⁶미리 정해진된 진폭 임계값 사용 하 여 뇌 파에서 검색 됩니다. 이 실험에 사용 되는 분석 소프트웨어에서 알고리즘 및 기반으로 신호 표준 편차는 평균 제곱근 (RMS)의 사전 필터링된 EEG 신호; 그들은 오픈 소스 사회 과학¹⁷수. 그러나, 일부 눈 움직임 eyeblinks를 포함 하지 혼동 될 수 있습니다 전기 활동을 자극 수 있습니다. 그 이유로, 두 번째 방법-기록 HD 비디오 카메라와 함께 시청자의 얼굴-수동으로 그들을 계산 하 여 eyeblinks에 맞게 연구를 수 있습니다. 이중 방법 조사 통계 도구로 쉽게 분석 될 수 있는 eyeblinks의 매트릭스를 달성 한다.

따라서, 제안된 방법 검색 된 eyeblinks를 확인 하기 위해 두 개의 서로 다른 소스와 데이터 삼각 측량을 수행 합니다. 이 방법은 나카노 외. 표시⁹ 확인을 기반으로 합니다. 같은 시간에 두뇌 활동 및 주파수 대역 추가 분석에 대 한 정보를 수집 하는 연구자를 또한 있습니다. 여기에 설명 된 실험 후 두 엽 뇌 영역에 편집 스타일 컷의 효과에 더 넓은 미래 조사의 일부입니다.

여부는 방법은 조사에 대 한 적절 한 결정

이 실험 프로토콜 아래 3 개의 실험 조건 공부 될 비디오 콘텐츠를 시청 하는 동안 시청자의 eyeblinks를 수 있습니다. 첫째, eyeblink 속도 감지 되 면 두 개의 상호 보완적인 기술을 사용 하 여: 뇌 파 및 기록된 HD 비디오. 여기, 우리는 20 채널 무선 뇌 파를 사용합니다. 연구원 시각적 콘텐츠의 모든 변수를 관리할 수 있도록 두 번째, 특정 자극 실험에 맞게 생성 됩니다. 여기, 3 동영상 같은 서술 하지만 다른 비디오 편집 스타일으로 만들어졌습니다. 방을 입력, 책상에 앉아, 3 공 juggled, 노트북, 일부도 서 정보 검색, 노트북에 뭔가 입력, 그것을 폐쇄, 카메라에 직접 사과 먹고 열리고 방을 떠난 남자 이야기에 의하여 이루어져 있다. 3 비디오 자극 최근 198 s 각. 첫 번째는 원 샷 영화; 두 번째 33 다른 샷으로; 고전 할리우드 스타일 규칙에 따라 편집 그리고 세 번째 79 촬영과 뮤직 비디오 스타일 규칙에 따라 편집 했다. 4 자극 또한 서술 했다 동일한, 제시 했다 하지만 포맷 비디오 대신 행위자와 실제 표현. 이 4 번째 비 비디오 자극 편집 스타일 차이의 초기 연구에 사용 하지 않은 하지만 다른 조사에 사용 된 실제 표현 및 스크린된 미디어⁸eyeblink 속도 차이 비교 하. 셋째, 다른 그룹 참가자의 비디오의 시각적 분석에 그들의 이전 전문성에 따라 선택 됩니다. 목적은 같은 시각적 자극을 보고 주제 그룹의 eyeblink 속도에 차이 결정 하는. 이 경우에, 40 과목 조사에 참여를 했다. 그들 중 절반은 미디어 전문가 (16 남성과 4 여성; 44.15 ±7.15 년의 평균 연령 30-56 년, 나이) 그리고 나머지 비 미디어 전문가 (15, 남성과 5 여성; 8.59 년 43.25 ±의 평균 연령 28-56 년, 나이). 미디어 전문가 미디어 편집 그들의 일상 업무에 관련 된 의사 결정을 만드는 경험의 6 년의 기준으로 선정 됐다.

Protocol

여기에 설명 된 모든 방법은 동물와 Universitat Autònoma de 바르셀로나의 인간 (CEEAH) 연구 윤리 위원회에 의해 승인 되었습니다가지고. 1. 생성 및 시각적 자극의 프레 젠 테이 션 원하는 목표에 따라 비디오 자극을 만듭니다. 어떤 변수는 비디오 자극에 대 한 관심의 결정.참고: 예를 들어 현재 조사에서 관심의 주요 변수는 편집 스타일입니다. 기간, 콘텐츠, …

Representative Results

절차를 사용 하 여 여기, 3 개의 다른 비디오 영화를 보고 분석 하는 동안 40 참가자의 eyeblink 속도 제공. 미디어 전문화에 비교 분석에 대 한 참가자의 절반 미디어 전문가 했다. 그들은 6 년의 일 경험 결정 미디어 편집에 관련 된 최소한의 기준에 따라 선정 됐다 고 시청각. 편집 스타일에 비교 분석에 대 한 3 개의 비디오 자극 정확히 같은 이야기 하지만 다른 편집 스타일?…

Discussion

시각적 인식의 목적으로 만들어진 비디오 창조와 미디어 콘텐츠를 분석 하는 방법 여기에 설명 되어 있습니다. 많은 다른 연구는 기존의 영화와 함께 서술 컨텍스트에서 미디어 콘텐츠의 인식 분석 하려고 합니다. 현재 메서드는 관심의 기준에 따라 서술 구조와 영상 콘텐츠를 만들 제안 하 고 제안에 따라 그 eyeblink 속도 시청자의 관심⁹에 연결 되어. 그 이유로 연구 미디어 콘텐…

Materials

EEG Device	Neurolectrics	Enobio 20 EEG/EMG system
Ag/AgCl Electrodes	Neuroelectrics	[NE022b] GelTrode
Recording EEG software	Neuroelectrics	NicOffline software
HD-video camera	Sony Corporation	Sony HDR-GW55VE
Syringe	Monoject	Monoject 412, curved tip syringe, 50/box
Saline electrode EMG gel	Signa-Gel	X32-204: Signa Gel
Visual Stimuli Presentation Software	Paradigm Stimulus Presentation	Perception Research System Incorporated
EEG software analysis	Centre National de la Recherche Scientifique and Montreal Neurological Institute	Brainstorm3
EEG software analysis	The MathWorks Inc.	MATLAB 2013b
TV for video presentation	Panasonic Corporation	PanasonicTH- 42PZ70EA  – 50"
PC for presenting stimuli	MacBook Air	Year 2013, running Mac OSX Mountain Lion
PC for recording stimuli	MacBook	Year 2009 running Windows 7	With a bootcamp partition of the disk for providing Windows OS
Statistical Analysis	Systat Software Inc.	Sigmaplot 11.0