基于观众特征、LPP和θ波的影视剧演员选取方法

发布时间：2025-09-03 10:44

本发明涉及影视剧观影意愿提升计算技术领域，尤其是涉及一种基于观众特征、lpp和θ波的影视剧演员选取方法。

背景技术：

影视剧制作具有成本高、投入大的特点。制作叫好又叫座的作品，是每个制片方的愿景。通常在制作前期选择合适的演员能达到事半功倍的效果，因此备受观众青睐、流量实力兼具的演员往往是最佳选择。然而多数情况下，受限于制作成本、演员档期等客观因素，制片方需要在流量与实力间进行抉择。如何为作品选择最合适、最被大众认可的演员一直是学界与业界关心的问题。

目前的影视领域主流的受众研究手段仍然是问卷调查法、内容分析法、自报告等研究方法，虽然也能够知道影视受众的偏好，但是在更深层次上，比如受众在观影过程中情感的变化等这些内隐变量，仅仅依靠思辨分析、访谈等受众自报告方法无法直达根本，缺乏客观的、过程化的受众意愿计算方法。因此急需新方法突破研究阈限，而认知神经技术则可以确认影视受众浏览影视剧-演员搭配的内隐过程、准确测量记录受众对于影视剧-演员搭配的偏好。在认知神经科学领域，lpp成分与θ脑电波活动被证明是衡量情绪唤醒度的重要指标。

技术实现要素：

本发明提供了一种基于观众特征、lpp和θ波的影视剧演员选取方法，采用如下的技术方案：

一种基于观众特征、lpp和θ波的影视剧演员选取方法，包含以下步骤：

s1：招募若干与影视剧目标受众背景特征一致的被试者；

s2：使被试者浏览影视剧标题与演员姓名的配对组合；

s3：收集被试者进行观影决策时的行为数据，并且采集单个被试者的原始脑电信号；

s4：发放问卷收集被试者的观影习惯；

s5：对原始脑电数据进行预处理并提取特征；

s6：根据采集到的行为数据、问卷数据和脑电数据构建观众特征、lpp、θ波与观影意愿之间的关系式。

进一步地，在步骤s2中，使被试者浏览影视剧标题与演员姓名的配对组合的具体方法为：

设置若干标题字数介于3至5个中文字符之间的影视剧标题；

设置实力与流量两种明星类型，并分别设置若干两种类型的演员；

筛选出两种类型下最具代表性且在目标受众内具有中等熟悉度的演员；

使影视剧标题与筛选后实力演员姓名两两组成实力演员出演组；

使影视剧标题与筛选后流量演员姓名两两组成流量演员出演组。

进一步地，所设置演员年龄差限制在10岁以内。

进一步地，的筛选出两种类型下最具代表性且在目标受众内具有中等熟悉度的演员的具体方法为：

征集若干与影视剧目标受众背景特征一致，且独立于实验被试者的志愿者进行调查问卷；

志愿者分别对演员的实力程度、流量程度、熟悉程度进行1至5分打分；

根据得分确定实力程度得分平均值b、流量程度得分平均值c、熟悉程度得分平均值d和熟悉程度得分标准偏差e；

将实力程度得分大于b，流量程度得分小于c，熟悉程度得分介于d±e之间的演员确定为实力演员；

将实力程度得分小于b，流量程度得分大于c，熟悉程度得分介于d±e之间的演员确定为流量演员；

筛选后两种类型演员数量保持一致。

进一步地，其中，b大于3,c大于3，d大于2且小于4，e小于1。

进一步地，b为3.25，c为3.32，d为3.34，e为0.52。

进一步地，在步骤s4中，发放问卷收集被试者的观影习惯的具体方法如下：

被试者对某类型影视剧进行1至3分熟悉程度打分；

设置若干影视剧观影影响因素，使被试根据自身情况进行多项选择。

进一步地，在步骤s3中，采集原始脑电信号的电极通道选取方法具体如下：

电极点根据国际10-20系统及相关脑区分布配置，且符合lpp成分的分布特征选取cp1、cp2、p3、pz和p4电极点。

电极点根据国际10-20系统及相关脑区分布配置，且符合θ频段的分布特征选取fz电极点。

进一步地，在步骤s5中对原始脑电数据进行预处理并提取特征的具体方法为：

对位于中央-顶叶通道的原始脑电信号进行预处理、分段、基线校正和叠加平均，得到影视剧标题与演员姓名搭配下诱发的lpp平均幅值；

对位于前额中线通道的原始脑电信号进行实时预处理和小波变换，得到影视剧标题与演员姓名搭配下，200-500ms时窗内，θ频段的平均能量值；

进一步地，预处理是对采集的脑电信号进行放大、分析段截取、降噪、伪迹去除和带通滤波；

伪迹去除包括去除眼电、肌电、心电和工频干扰。

进一步地，小波变换计算公式如下：

其中，t为时间，f为频率，σ是控制高斯核尺度的参数。

进一步地，在步骤s6中，根据采集到的行为数据、问卷数据和脑电数据构建观众特征、lpp、θ波与观影意愿之间的关系式的具体方法为通过多重线性回归模型对行为数据、问卷数据和脑电数据进行统计，

w＝a1+b1(ls-lp)+b2(θs-θp)+b3f+b4p

其中，w为两种组合下观影意愿的差值，即观影意愿提升程度，a1为常数项，ls和lp分别为被试者在实力演员出演组和流量演员出演组下的lpp成分平均幅值，θs和θp分别为被试者在实力演员出演组和流量演员出演组下200-500ms时窗内θ频段的平均能量值，f为观众对该类型影视剧的熟悉程度，p为观众在观影时关注的影视剧因素数量；

通过行为数据拟合计算出a、b1、b2、b3和b4，从而得到观众特征、lpp、θ波与观影意愿提升程度之间关系式。

进一步地，在步骤s3中，采集单个被试者的原始脑电信号的多通道脑电测量设备采用32导电极帽，使用盐水或凝胶电极，各个电极点的阻抗低于10kω。

本发明的有益效果为：

1.本发明通过行为与脑电数据分析，得到不同类型下明星-影视剧组合观影意愿、观众脑电数据与观众特征之间的关系，得到观众特征、lpp、θ波与观影意愿提升程度之间的关系，影视制作方能够快速根据观众特征和脑电特征确定一个比较合适的明星类型选取。

2.本发明具有非侵入性、安全高效、成本较低的特点，可以推广用于电影演员选取、广告代言人选取、城市形象大使选取等领域，具有广泛的市场应用前景。

3.发明借助于eeg(electroencephalography，脑电波)高时间分辨率的特点，有效避免了传统测量手段事后采样、主观性强、社会期许偏差等问题。

附图说明

图1示出了根据本发明的一个实施例的基于观众特征、lpp和θ波的影视剧演员选取方法流程图；

图2示出了根据本发明的一个实施例的单次实验示意图；

图3示出了根据本发明的一个实施例的脑电波形示意图；

图4示出了根据本发明的一个实施例的时频示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

如图1所示的为根据本发明的一个实施例的基于观众特征、lpp(latepositivepotential，晚期正电位)和θ波的影视剧演员选取方法，主要包含以下步骤：s1：招募若干与影视剧目标受众背景特征一致的被试者。s2：使被试者浏览影视剧标题与演员姓名的配对组合。s3：收集被试者进行观影决策时的行为数据，并且采集单个被试者的原始脑电信号。s4：发放问卷收集被试者的观影习惯。s5：对原始脑电数据进行预处理，并提取特征。s6：根据采集到的行为数据、问卷数据和脑电数据构建观众特征、lpp、θ波与观影意愿之间的关系式。以下具体介绍上述步骤。

对于步骤s1：招募若干与影视剧目标受众背景特征一致的被试者。

首先，挑选与产品相对应的合适的被试者。可以理解的是，不同类型的影视剧面对的受众人群是不同的，所以，挑选的被试者也是不同的。比如对于动画作品的调查，选择老年人很明显是不合适的。所以需要根据影视剧的具体类型挑选适合的被试者。具体的，如何根据影视剧挑选适合的人群，是每个制作方能够根据作品的定位总结出来的，此处不再赘述。

被试者的数量不能太少，否则采集到的数据会不够精确。一般，征集的被试者的数量大于20人，这个可以根据具体情况进行选择。优选的，在本发明中，被试者的数量选择为50人。

对于步骤s2：使被试者浏览影视剧标题与演员姓名的配对组合。

作为一个实施例，影视剧标题为主旋律影视剧标题。具体的，使被试者浏览影视剧标题与演员姓名的配对组合的具体方法为：

设置若干标题字数介于3至5个中文字符之间的主旋律影视剧标题。

设置实力与流量两种明星类型，并分别设置若干两种类型的演员。

筛选出两种类型下最具代表性，且在目标受众内具有中等熟悉度的演员。

使主旋律影视剧标题与筛选后实力演员姓名两两组成主旋律-实力组。

使主旋律影视剧标题与筛选后流量演员姓名两两组成主旋律-流量组。

在本发明中，所设置演员年龄差限制在10岁以内。

在本发明中，筛选出两种类型下最具代表性，且在目标受众内具有中等熟悉度的演员的具体方法为：

征集若干与影视剧目标受众背景特征一致，且独立于实验被试者的志愿者进行调查问卷。

志愿者分别对演员的实力程度、流量程度、熟悉程度进行1至5分打分。

根据得分确定实力程度得分平均值b、流量程度得分平均值c、熟悉程度得分平均值d、熟悉程度得分标准偏差e。

实力程度得分大于b，流量程度得分小于c，熟悉程度得分介于d±e之间的演员确定为实力演员。

实力程度得分小于b，流量程度得分大于c，熟悉程度得分介于d±e之间的演员确定为流量演员。

筛选后两种类型演员数量保持一致。

优选的，b大于3,c大于3，d大于2且小于4，e小于1。

具体地，在本发明中，b为3.25，c为3.32，d为3.34，e为0.52。

进一步地，在本发明中，一种具体的测试方法如下：

制作方设置影视剧类型，并设置若干该类型影视剧标题，共x部。

制作方设置实力演员，共y名。

制作方设置流量演员，共y名。

影视剧与实力演员共形成了x*y种实力演员出演组，同时影视剧与流量演员也形成了x*y种流量演员出演组。

每位被试者在浏览影视剧-演员组合时，需要对每一个组合进行观影意愿1至7分决策，共决策判断2*x*y次。

可以理解的是，影视剧标题数目x和不同类型演员数量y可以根据具体情况进行设定。

作为一个实施例，影视剧类型为主旋律影视剧。

作为一个实施例，x为20。

作为一个实施例，y为10。

作为一个实施例，如图2所示，单试次具体流程为：

首先，时间长短为500毫秒的注视点呈现在屏幕中央，时间设置为400至600毫秒随机的空屏紧接着出现。然后，影视剧标题-演员姓名组合呈现在屏幕中央，呈现时间为3000毫秒。随后，1至7分打分条出现在影视剧标题-演员姓名组合下方的空白处，待被试完成打分后800至1200毫秒随机的空屏出现作为两次试次间的衔接，单试次实验结束。

对于步骤s3：收集被试者进行观影决策时的行为数据，同时采集单个被试者的原始脑电信号。

为被试者佩戴多通道脑电测量设备，采用32导电极帽，可使用盐水或凝胶电极，使各个电极点的阻抗低于10kω，电极位置配置采用国际统一标准的10-20系统。

使被试者浏览影视剧-演员组合，并采集被试者的原始脑电信号。应使被试者尽量减少头动或其他肢体动作，减少无关视觉或听觉刺激源的干扰。

对于步骤s4：发放问卷收集被试者的观影习惯。

被试者对某类型影视剧进行1至3分熟悉程度打分。

设置若干影视剧观影影响因素，例如导演、演员阵容、服化道等，使被试根据自身情况进行多项选择。

对于步骤s5：对原始脑电数据进行预处理并提取特征。

对位于中央-顶叶通道的原始脑电信号进行预处理、分段、基线校正和叠加平均，得到主旋律影视剧-演员类型搭配下诱发的lpp平均幅值。

对位于前额中线通道的原始脑电信号进行实时预处理和小波变换，得到主旋律影视剧-演员类型搭配下，200-500ms时窗内，θ频段的平均能量值。

进一步地，中央-顶叶通道为cp1、cp2、p3、pz、p4电极点。

进一步地，前额中线通道为fz电极点。

进一步地，预处理，是对采集的脑电信号进行放大、分析段截取、降噪、伪迹去除和带通滤波，其中，伪迹去除包括去除眼电、肌电、心电和工频干扰。