我们展示了在观看媒体内容时对眨眼频率的检测、采集与分析。
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我们展示了在观看媒体内容时对眨眼频率的检测、采集与分析。
本文探讨了一种检测人类视觉感知差异的方法。该方法基于眨眼的心理学(或“认知”)功能。在观看专为此项研究制作的视频时,记录并采集参与者的眨眼信号。眨眼信号的检测与采集借助一个20通道的无线脑电图(EEG)设备完成,并遵循国际10-20电极放置系统。同时使用一台高清(HD)摄像机记录参与者的面部表情,以供对照分析。与使用现成媒体内容不同,本研究根据特定研究需求设计并制作了专用视频内容,其中包含可让研究人员精确控制关键参数的刺激材料,以避免结果受到不可控变量的干扰。视频刺激的呈现与脑电图记录之间的同步需精确至毫秒级。采集的数据通过强大的大型矩阵处理软件进行分析。采用所述实验流程,发现了与媒体专业化程度和剪辑风格相关的眨眼频率的统计学显著差异。
本方法的目的
本方法提出了一种用于检测眨眼的双重方案。其目的是通过脑电图记录和高清视频记录系统,分析受试者对专为此项研究制作的媒体内容的视觉感知。
本方法开发与/或使用背后的原理
每次眨眼会使视觉流中断 150–400 毫秒1,2。眨眼具有生理学3,4,5和心理学功能6,7。注意力与眨眼频率之间的关联已在多项研究中得到探讨和证实8。注意力水平越高,眨眼频率越低;根据以往研究,人类具有一种控制眨眼时机的机制,该机制会主动寻找最佳时机以避免丢失重要的视觉信息9。因此,分析观众在观看屏幕时的眨眼行为,可能提供有关其对媒体内容注意力水平的信息。
检测自发眨眼率的一种方法是使用脑电图(EEG)电极记录电活动。通过连接到脑电图记录系统的前额电极和眼电图电极,可以轻松检测到眨眼。在大多数脑电图分析中,眨眼被视为伪迹。因此,许多用于分析脑电图数据的软件包都配备了眨眼检测功能10。使用脑电图检测眨眼的优点在于其高时间分辨率(毫秒级),并且有可能同步记录不同叙事内容和电影剪辑引起的大脑反应与眨眼之间的关系——这有待进一步研究。使用高清摄像机记录受试者的面部也有助于进行匹配或对比分析9。
相较于其他方法的优势及相关研究引用
有多种方法可用于计数眨眼次数。一些专门用于检测眨眼的仪器包括磁线圈、红外(IR)光束、带有眼动分析功能的光电运动探测器(如眼动追踪技术),以及基于生物电信号的多种技术,例如,眼电图(EOG)、肌电图(EMG)和脑电图(EEG)。另一种更为准确但耗时的方法是通过逐帧回放视频记录手动计数眨眼次数11。当前的技术大致可分为两类:a)非接触式记录,包括两种方式,即基于计算机视觉的直接眨眼检测和利用眼动追踪进行的离线眨眼检测;b)基于生物电信号的接触式记录,使用EOG和EEG设备进行12,13。
眼动追踪系统是一种广泛应用的技术,其设计形式从传统的基于图像的被动式设计,发展到如今主要采用高分辨率相机的主动式近红外技术。后者利用瞳孔在红外照明下的反射特性14。现代眼动追踪方法的核心原理是瞳孔中心-角膜反射法(Pupil Center Corneal Reflection, PCCR),即通过相机追踪瞳孔中心以及光线在角膜上的反射点。然而,目前公开发表的用于眼动追踪协议的眨眼检测算法仍十分缺乏。此外,尽管市场上不同型号的眼动仪提供了集成的眨眼检测软件,但制造商并不总是公开源代码,导致难以对其进行修改或了解算法的具体工作原理12。同时,在眼动追踪实验过程中,常会出现导致数据丢失的事件,例如追踪延迟以及明显的头部或视线移动。视频采集中的眼部区域非常小,这给计算眨眼持续时间带来困难,并且有时会引入多种类型的伪迹15。
本实验采用脑电图(EEG)和眼电图(EOG)方法。通常,脑电图不单独用于检测眨眼。然而,利用脑电图电极记录的眨眼信号分析是研究眼睑位移的标准程序。该方法使研究人员能够精确获知眨眼发生的时间。检测眨眼最常见的信号模式为表征垂直方向运动反应的峰值点。目前有多种峰值检测算法可用于原始脑电图信号、时域或频域信号。峰值识别过程包括峰值检测、特征提取和分类。眨眼对脑电信号的额区通道具有显著影响。通常,通过设定预定义的幅值阈值来检测脑电图中的眨眼16。本实验所用分析软件中的算法基于预滤波脑电信号的标准差和均方根(RMS),这些算法为开源程序,可供科学界使用17。然而,某些不涉及眨眼的眼球运动也可能引发类似的电活动,造成干扰。因此,第二种方法——使用高清视频摄像机记录受试者的面部——可使研究人员通过人工计数方式核对眨眼次数。通过这种双重方法,研究者可获得一个易于使用统计工具进行分析的眨眼矩阵。
因此,该方法通过两种不同来源的数据进行三角验证,以确认检测到的眼睑闪烁。该方法基于Nakano 等 适应症9 以供确认。同时,该方法还使研究人员能够采集脑活动及频带信息,用于进一步分析。本文所述实验是未来一项更广泛研究的一部分,旨在探究剪辑式镜头切换对枕叶和前额叶脑区的影响。
确定该方法是否适用于某项研究
本实验方案可在三种实验条件下研究受试者观看视频内容时的眼睑眨动情况。首先,采用两种互补的技术检测眼睑眨动频率:脑电图(EEG)和高清视频记录。本研究使用20通道无线EEG设备。其次,创建针对实验特制的刺激材料,以便研究人员能够控制视觉内容的所有变量。本研究中制作了三段具有相同叙事内容但视频剪辑风格不同的视频。叙事内容为:一名男子进入房间,坐在桌前,用三个球玩杂耍,打开笔记本电脑,翻阅几本书查找信息,在电脑上输入内容,合上电脑,吃了一个苹果,直视摄像机,然后离开房间。三个视频刺激材料的时长均为198秒。第一个视频为单镜头一镜到底影片;第二个视频按照经典好莱坞剪辑规则剪辑,包含33个不同镜头;第三个视频按照MTV风格剪辑规则剪辑,包含79个镜头。此外还呈现了第四个刺激材料,其叙事内容相同,但形式为演员现场真实表演而非视频。第四个非视频刺激材料未用于最初的剪辑风格差异研究,但在另一项研究中用于比较真实表演与屏幕媒介之间的眼睑眨动频率差异8。第三,根据参与者在视频视觉分析方面的先前经验选择不同的受试者组别,目的是确定不同受试者群体在观看相同视觉刺激时眼睑眨动频率的差异。本研究共有40名受试者参与,其中一半为媒体专业人士(16名男性和4名女性;年龄30-56岁,平均年龄44.15 ± 7.15岁),另一半为非媒体专业人士(15名男性和5名女性;年龄28-56岁,平均年龄43.25 ± 8.59岁)。媒体专业人士的入选标准为其在日常工作中具有超过6年与媒体剪辑决策相关的经验。
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本文所述所有方法均已获得巴塞罗那自治大学动物与人类研究伦理委员会(CEEAH)的批准。
1. 视觉刺激的创建与呈现
2. 受试者的选择
3. 实验准备
4. 数据采集
5. 实验后阶段
6. 数据分析
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本研究采用此处所述方法,分析了40名参与者在观看三部不同视频电影时的眼动频率。为进行媒体专业化程度的比较分析,其中一半参与者为媒体从业人员,其筛选标准为至少拥有6年与媒体剪辑及音视频剪辑决策相关的从业经验。为比较不同剪辑风格的影响,三个视频刺激材料采用完全相同的叙事内容,但剪辑风格不同。其中一部为单镜头影片,采用一个开放式镜头,无任何摄像机运动;另一部为好莱坞风格影片,包含33个镜头,平均镜头时长为5.9 s,镜头之间在内容、节奏、空间和时间关系上保持连贯,符合经典好莱坞剪辑风格规则;第三部为MTV风格影片,包含79个镜头,平均镜头时长为2.4 s,镜头之间在内容、节奏、空间和时间上均呈现不连续性。
根据收集到的结果(图1),剪辑风格影响了观众的眼睑眨动率(X2(2) = 7.2, p = 0.027,Friedman ...
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本文介绍了一种通过专门制作视频来分析媒体内容视觉感知的方法。许多其他研究尝试利用现成的电影,在叙事背景下分析媒体内容的感知。本方法则提出,根据所关注的标准构建具有叙事结构的视觉内容,并基于眼睑眨动频率与观众注意力相关这一假设9。因此,该研究在参与者观看媒体内容时检测其眨眼行为,并比较不同条件下眨眼频率的变化(即剪辑风格和媒体专业化程度)。
近几十年来,多项研究逐步揭示了眨眼频率与认知任务之间的关联18,19,20。眨眼也被用作注意力的指标21。眨眼频率的降低与注意力的增强相关9,22,23。在本项研究中,通过使用脑电图...
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作者无任何利益冲突需要披露。
本研究得到了西班牙经济与竞争力部(BFU2014-56692-R 和 BFU2017-82375-R)基金的资助。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 脑电图设备 | Neurolectrics | Enobio 20 EEG/EMG 系统 | |
| Ag/AgCl 电极 | Neuroelectrics | [NE022b] GelTrode | |
| 脑电图记录软件 | Neuroelectrics | NicOffline 软件 | |
| 高清视频摄像机 | Sony Corporation | Sony HDR-GW55VE | |
| 注射器 | Monoject | Monoject 412,弯头注射器,50/盒 | |
| 盐水电极 EMG 凝胶 | Signa-Gel | X32-204:Signa Gel | |
| 视觉刺激呈现软件 | Paradigm Stimulus Presentation | Perception Research System Incorporated | |
| 脑电图软件分析 | 法国国家科学研究中心与中国台湾蒙特利尔神经学研究所 | Brainstorm3 | |
| 脑电图软件分析 | The MathWorks Inc. | MATLAB 2013b | |
| 用于视频呈现的电视 | 松下公司 | PanasonicTH- 42PZ70EA - 50" | |
| 用于呈现刺激的电脑 | MacBook Air | 2013 年款,运行 Mac OSX Mountain Lion 操作系统 | |
| 用于记录刺激的电脑 | MacBook | 2009 年款,运行 Windows 7 操作系统 | 磁盘上设有 BootCamp 分区以提供 Windows 操作系统支持 |
| 统计分析 | Systat Software Inc. | Sigmaplot 11.0 |
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