基于脑电信号特征的影片剪辑筛选辅助仪及实现方法

摘要

本发明公开了一种基于脑电信号特征的影片剪辑筛选辅助仪及实现方法，该仪器主要包括脑电信号采集装置、脑电信号处理装置、脑电信号分析装置和输出响应装置。其中，脑电信号采集装置由多个脑区电极组成，用来采集用户观看影片时的脑电信号，脑区电极与脑电信号处理装置中的放大器I相连，脑电信号处理装置、脑电信号分析装置和输出响应装置依次相连，最终结果显示在输出响应装置的液晶显示屏中。本发明可用于影片制作过程中进行影片剪辑，也可用于对影片内容分级，还可针对个人对影片进行筛选。通过采集观看视频时人的脑电信号评价影片内容，可以克服主观经验的影响，使评价结果更客观。

主权项

一种基于脑电信号特征的影片剪辑筛选的实现方法，应用如下基于脑电信号特征的影片剪辑筛选辅助仪，包括脑电信号采集装置，该辅助仪还包括脑电信号处理装置、脑电信号分析装置和输出响应装置，脑电信号采集装置由多个脑区电极组成，脑区电极与脑电信号处理装置中的放大器Ⅰ相连，脑电信号处理装置、脑电信号分析装置和输出响应装置依次相连；所述脑区电极根据大脑功能分区选择对应于人脑视觉区、听觉区、认知和情感区和情绪区的电极来采集用户的脑电信号；所述的脑电信号处理装置包括信号处理模块和人机交互模块；信号处理模块由放大器Ⅰ、陷波滤波器、放大器Ⅱ、低通滤波器和模数转换器组成，其中，放大器Ⅰ、陷波滤波器、放大器Ⅱ、低通滤波器和模数转换器依次相连；所述人机交互模块包括功能按钮、触摸屏和数字键盘；其中，所述功能按钮为一触发器，用于控制放大器Ⅰ的工作状态；所述触摸屏为接收数字键盘传输指令的便捷输入装置，并将数字显示在屏幕上；所述放大器Ⅰ的输入端和脑电信号采集装置相连，接收采集到的用户观看视频时的脑电信号；所述脑电信号分析装置包括信号分析模块和存储模块，所述信号分析模块包括缓存器、特征提取器、信号识别单元、计时器和运算器，设有用于提取人在观看视频时的脑电特征的特征提取电路；所述运算器与脑电信号处理装置中的触摸屏相连，同时与计时器相连；所述存储模块为一存储器，其与信号分析模块中的信号识别单元的输出端相连；其特征在于包括如下步骤：步骤1：采用放大器、陷波滤波器、低通滤波器和模数转换器对采集到的脑电信号进行消噪处理，同时将连续脑电信号转换为离散数字信号；步骤2：采用PCA方法提取得到的数字信号的特征作为样本数据；步骤3：采用Fisher方法，对得到的样本数据进行分类；步骤2所述PCA方法提取脑电信号特征包括如下步骤：步骤21：将n个电极的数据按行排列形成特征向量，共M维，其中，n为所选用电极的个数，M＝n*k，k为一次实验一个电极上的脑电信号样本维数；步骤22：求样本矩阵的协方差矩阵C为：$C=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\Sigma }}{\mathrm{\Delta P}}_i^T{\mathrm{\Delta P}}_i$步骤23：计算C的特征向量v₁,v₂,...,v_M和特征值λ₁,λ₂,...,λ_M确定特征空间；步骤24：选择前M₀个最大特征值λ₁,λ₂,...,对应的特征向量v₁,v₂,...,作为一组PCA基，其中M₀<M，再把原始脑电信号向这组PCA基上作投影得到有利于分类的特征向量；步骤3所述Fisher方法对样本数据进行分类包括如下步骤：步骤31：采集多名被试观看不同类型视频时的脑电信号，使用认知心理学方法分析脑电信号；步骤32：结合步骤31所得认知学结论确定时间段，确定脑区电极，得到训练数据集；步骤33：使用PCA方法得到训练样本；步骤34：使用步骤33所得训练样本训练Fisher分类器；步骤35：使用精确训练的Fisher分类器对未知样本进行分类。