Usando medições de Eletroencefalografia e gravação de vídeo de alta qualidade para analisar a percepção Visual de conteúdo de mídia

Resumo

Apresentamos a detecção, aquisição e análise das taxas de eyeblink enquanto assiste o conteúdo de mídia.

Resumo

Este artigo explora um método para detectar diferenças na percepção visual nos seres humanos. O método utilizado baseia-se na função psicológica (ou "cognitiva") do eyeblinks. Eyeblinks dos participantes são detectados e adquiriu enquanto assiste a vídeos criados especificamente para a investigação. A detecção e a aquisição de eyeblinks são realizadas com a ajuda de um dispositivo sem fio 20 canais eletroencefalográficos (EEG). O internacional que sistema 10-20 para a colocação do eletrodo é seguido. Uma câmara de vídeo alta definição (HD) é usada para registrar expressões faciais dos participantes, para fins de contraste. Em vez de usar o conteúdo de mídia pré-existente, conteúdo de vídeo efeito foi criado seguindo critérios específicos de interesse para esta investigação, com estímulos, possibilitando que os pesquisadores para gerenciar os parâmetros precisos de interesse. Caso contrário, os resultados podem estar contaminados com variáveis descontroladas. A sincronização da apresentação de estímulos de vídeo com gravações de EEG precisa ser feito em milissegundos. Análise dos dados coletados é realizada com software robusto para trabalhar com matrizes grandes. São encontradas diferenças estatisticamente significativas na taxa de eyeblink relacionada à profissionalização da mídia e o estilo de edição com os procedimentos experimentais relatados.

Introdução

A finalidade desse método

Este método propõe um protocolo duplo para a detecção de eyeblinks. O objetivo é analisar a percepção visual dos telespectadores de conteúdo de mídia, criado especificamente para esta investigação, por meio de sistemas de gravação de vídeo HD e gravações de EEG.

A lógica por trás do desenvolvimento e/ou o uso deste método

Cada eyeblink esconde fluxo visual para 150-400 ms^1,2. Piscando tem fisiológicas^3,4,5 e psicológico^6,7 funções. A conexão entre a atenção e eyeblink taxa foi estudada e comprovada em diversos estudos⁸. Um maior nível de atenção diminui a taxa de eyeblink e de acordo com estudos anteriores, os seres humanos compartilham um mecanismo para controlar a temporização de intermitências que procura o melhor momento para evitar a perda de informação visual importante⁹. Assim, analisar o comportamento de eyeblink de telespectadores quando assistir telas poderia fornecer informações sobre o nível de atenção dado ao conteúdo de mídia.

Um método para a detecção de taxa eyeblink espontânea é por meio de eletrodos de EEG para registrar a atividade elétrica. Eyeblinks pode ser facilmente detectada por pré-frontal e eletrooculograma eletrodos conectem a um sistema de gravação de EEG. Na maioria das análises de EEG, eyeblinks são considerados artefatos. Por esta razão, muitos pacotes de software projetados para analisar dados de EEG tem eyeblink detectores¹⁰. A vantagem de usar o EEG para detectar eyeblinks é a alta resolução temporal (da ordem de milissegundos) e a possibilidade de registrar os efeitos de cérebro de diferentes narrativas e cortes nos filmes sincronizados com aqueles eyeblinks - uma questão aberta a mais estudo. Rostos dos participantes de gravação com uma câmera HD também pode ser útil para fins de correspondência/contraste⁹.

As vantagens sobre métodos alternativos com referências a estudos relevantes

Existem vários métodos para a contagem de piscadas de olho. Alguns instrumentos dedicados para a detecção de piscadas são bobinas magnéticas, feixes de luz (IR) infravermelhos, detectores de movimento optoeletrônicos com análise de movimento do olho tais como técnicas de acompanhamento de olho e várias técnicas com base em sinais bioelétricos, por exemplo, eletrooculografia (EOG), eletromiografia (EMG) e EEG. Outra opção mais precisa, mas demorada manualmente conta pisca de uma gravação de vídeo quadro-a-quadro¹¹. As tecnologias de hoje podem ser classificadas em geral em dois grupos: um) sem contacto que inclui duas modalidades, a deteção de piscar direto usando visão computacional e a detecção de piscar off-line usando o olho de monitoramento de gravação e b) contato com base em gravação usando sinais biológicos EOG e EEG dispositivos^12,13.

O sistema de acompanhamento de olho é uma tecnologia amplamente utilizada, desde a tradicionais baseada em imagem passiva em projetos para as ativas perto infravermelho-abordagens baseadas principalmente usadas hoje com uma câmera de alta resolução. Este último explora as propriedades reflexivas da pupila sob iluminação de IR¹⁴. O conceito subjacente a modernos métodos de acompanhamento de olho é aluno centro da córnea reflexão (PCCR), que envolve uma centro da pupila, onde a luz reflete de córnea de monitoramento de câmera. No entanto, há uma falta de algoritmos de detecção de piscar publicado para protocolos de acompanhamento de olho. Além disso, embora os modelos diferentes de olho no mercado de monitoramento fornecem software integrado com deteção de piscar, o código-fonte não é sempre fornecido pelos fabricantes, tornando difícil de modificar ou saber como os algoritmos trabalham¹². Também, durante experimentos com olho de monitoramento, há eventos que causam perda de dados, tais como controle de atrasos e cabeça significativa ou olhar os movimentos. A área dos olhos é muito pequena em captura de vídeo, que é um problema para o cálculo da duração de piscar, e que às vezes apresenta vários tipos de artefatos¹⁵.

Neste experimento, são usados métodos de EEG e EOG. EEG não é geralmente usado para detectar eyeblinks. No entanto, analisando-eyeblinks gravado com eletrodos de EEG é um procedimento padrão para o estudo dos deslocamentos da pálpebra. Este procedimento permite que pesquisadores de ter informações de exatamente quando eyeblinks ocorrer. O padrão mais comum de sinal para a detecção de piscadas é o de pontos de pico, representando respostas de movimento vertical. Existem vários pico deteção algoritmos aplicáveis para raw EEG, domínio do tempo, ou sinais de frequência-domínio. Processos envolvidos na identificação de pico são detecção de pico, extração de características e classificação. Eyeblinks tem um efeito considerável sobre canais frontais do sinal EEG. Normalmente, eyeblinks são detectados em EEG utilizando uma amplitude pre-determinado limiar¹⁶. Os algoritmos do software de análise utilizado neste experimento baseiam-se no desvio-padrão dos sinais e o médio quadrático da (RMS) do sinal EEG pré-filtrada; Eles são código aberto e disponível para a comunidade científica,¹⁷. No entanto, alguns movimentos oculares não envolvendo eyeblinks podem provocar atividade elétrica que pode ser confusa. Por esse motivo, um segundo método - rostos dos telespectadores com uma câmera de vídeo HD de gravação - permite que pesquisadores de transferências eyeblinks contando-los manualmente. Com tal método duplo, o investigador alcança uma matriz de eyeblinks que podem ser facilmente analisados com ferramentas estatísticas.

Portanto, o método proposto executa uma triangulação de dados com duas diferentes fontes para validar o eyeblinks detectado. Este método baseia-se em Nakano et al indicações⁹ para confirmação. Ao mesmo tempo, ele também permite que os pesquisadores coletar informações de atividade cerebral e a banda de frequência para posterior análise. O experimento aqui descrito é parte de uma investigação futura mais ampla sobre os efeitos de edição-estilo cortes em áreas occipital e pré-frontal do cérebro.

Determinar que se o método é adequado para uma investigação

Este protocolo experimental permite eyeblinks dos telespectadores enquanto assistir conteúdos de vídeo para ser estudado sob três condições experimentais. Taxa de eyeblink é detectada pela primeira vez, usando duas técnicas complementares: EEG e vídeos HD gravados. Aqui, usamos um EEG sem fio com 20 canais. Estímulos específicos, segundo adaptados ao experimento são criados, para que o pesquisador pode gerenciar todas as variáveis do conteúdo visual. Aqui, três vídeos com o mesmo narrativo, mas diferente de edição de vídeo estilo foram criados. A narrativa consistia de um homem que entrou num quarto, sentou em uma mesa, juggled com três bolas, abriu um laptop, procurei informações em alguns livros, digitado alguma coisa no laptop, fechou, comeu uma maçã, olhada diretamente para a câmera e saiu da sala. Os três estímulos a última 198 s cada. O primeiro foi um filme One-shot; o segundo foi editado de acordo com as regras clássicas de Hollywood-estilo com 33 diferentes cenas; e o terceiro foi editado seguindo as regras de estilo MTV com 79 fotos. Um estímulo quarto foi também apresentado em que a narrativa era idêntica, mas o formato era uma representação real com um ator em vez de um vídeo. Este quarto vídeo não estímulo não foi usado em um estudo inicial das diferenças de estilo de edição, mas foi usado em uma investigação de diferente para comparar eyeblink-taxa diferenças entre representação real e mídia selecionados⁸. Em terceiros lugar, diferentes grupos de participantes são selecionados dependendo de sua experiência anterior em análise visual de vídeos. O objetivo é determinar diferenças nas taxas de eyeblink dos grupos de assunto, observando o mesmo estímulo visual. Neste caso, 40 sujeitos participaram no inquérito. Metade deles eram profissionais de mídia (16 machos e 4 fêmeas; idade 30-56 anos, com idade média de 44,15 anos ±7.15) e o resto eram profissionais não-mídia (15 machos e 5 fêmeas; idade 28-56 anos, com idade média de ± 43.25 8,59 anos). Profissionais de mídia foram escolhidos com o critério de mais de 6 anos de experiência na tomada de decisões relacionadas à edição de mídia no seu trabalho diário.

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Protocolo

Todos os métodos descritos aqui foram aprovados pela Comissão de ética para pesquisa com animais e seres humanos (CEEAH) da Universitat Autònoma de Barcelona.

1. criação e apresentação dos estímulos visuais

1. Crie os vídeo estímulos de acordo com os objetivos desejados.
   1. Decida quais variáveis são de interesse para a estímulos.
      Nota: por exemplo, na presente investigação, a principal variável de interesse é o estilo de edição.
      1. Decida a duração, o conteúdo e o estilo do vídeo com base no interesse do experimento. Para determinar todas essas variáveis, considere quantos vídeos, o participante vai assistir e quanto tempo o participante assistirá a tela, avaliar se a narrativa do vídeo atende o interesse e decidir o estilo visual do vídeo.
   2. Escreva o roteiro, prestando atenção às variáveis escolhidas.
   3. Gravar o vídeo com uma câmera de vídeo de alta qualidade e editar o vídeo, conforme necessário. Se necessário, procure ajuda profissional.
2. Desenha um contexto adequado para a apresentação de estímulos.
   1. Decida onde a aquisição de dados terá lugar e projetar um espaço confortável para exibir os estímulos. Os participantes devem se sentir à vontade.
   2. Selecione uma tela de alta qualidade para a apresentação do vídeo. Quanto maior a qualidade da tela, melhor.
   3. Se houver vários filmes de vídeo a ser apresentado, selecione um método para a randomização de sua apresentação.
      Nota: É conveniente de embaralhar apresentação de estímulos entre os súditos para evitar resultados inconclusivos, devido a ordem em que os participantes percebem um estímulo.
   4. Escolha um pacote de software para apresentar os vídeos.
      Nota: Existem várias opções que permitem que o pesquisador exibir diferentes estímulos com temporizadores inter experimentais e instruções ou mesmo uma apresentação ao acaso. Ao escolher o software, é fundamental considerar sua capacidade de sincronização com dispositivos de aquisição de dados. Desde que este protocolo analisa a taxa de eyeblink dos participantes, a sincronização entre a apresentação visual dos estímulos visuais e o dispositivo de EEG é crucial.

2. selecção dos participantes

1. Estabelece um critério para a escolha de participantes. Quando uma variável específica irá ser analisado, é necessário um grupo de controle. Anote o critério e consultar com os colegas para aperfeiçoar o projeto de estudo.
2. Selecionar participantes e procurar a aprovação de um Comitê de ética que segue normas e diretrizes relevantes.
   Nota: a maioria das universidades e centros de pesquisa tem uma Comissão de ética. Para se candidatar a aprovação, será necessário informá-los sobre os objetivos da investigação. Requisitos comuns incluem os métodos de pesquisa, os benefícios da investigação para a sociedade, como consentimento informado será obtido, se os participantes irão ser recompensados financeiramente, e como os dados coletados de participantes serão gerenciados. Tome tempo para projetar este pedido. É muito importante para obter a aprovação de um Comitê de ética para compartilhar os resultados com a comunidade científica. Alguns documentos que podem ser úteis a este respeito são a declaração de Helsínquia, o código de Nuremberg e o relatório de Belmont.
3. Desenha um formulário de consentimento informado para os participantes e seguir os critérios do Comitê de ética.
4. Explica a experiência de todos os potenciais participantes. Deixe o participante saber todas as informações importantes, mas evitar a informação que não é importante ou pode afetar os resultados do experimento.
   Nota: por exemplo, em um protocolo de deteção de eyeblink, o participante não pode saber que eyeblinks vão ser detectados, como isto poderia modificar a taxa de eyeblink natural. Pergunte para a sua aprovação participar. Dar a cada participante o documento de consentimento informado e permitir-lhes tempo suficiente para ler, para entender o texto e, finalmente, para assiná-lo.
5. Marque uma consulta com cada participante para realizar o experimento. Dar ao participante as seguintes instruções: chegar descansado e com recentemente lavado o cabelo; produtos químicos tais como spray de cabelo, etc., devem ser evitados porque elas podem afetar as gravações de EEG. Dê o participante todas as informações de contato necessárias.

3. instalação preparação

1. Prepare a sessão experimental bem antes da chegada do participante. Ensaie a sessão com um colega. No caso de algo incorreto é detectado, faça as modificações correspondentes à sessão experimental.
   1. Prepare as conexões entre todos os dispositivos que vão ser utilizados e verificar sua sincronização (estímulo visual apresentação e aquisição de dados).
      Nota: A conectividade entre o hardware e software é crítica. É aconselhável realizar testes para confirmar a sincronização. Discuta com o fabricante ou desenvolvedor de software, se necessário.
2. Fazer os sujeitos se sentir confortável na sala experimental: Bem-vindo ao participante e preparar um espaço para as suas coisas (bolsas e outros).
3. Explicar o protocolo inteiro ao participante: onde o participante irá sentar-se, como muitos estímulos visuais que vai ser mostrado e a duração da sessão. Explica que a cooperação do participante é extremamente importante.
4. Desde que um sistema de gravação de EEG sem fio vai ser usado, explicar como estas gravações são difíceis e isso fim de obter sinais eletrofisiológicos adequados com artefatos de baixos, o participante não deve mover desnecessariamente.

4. aquisição de dados

1. Limpe a superfície da pele do participante para remover quaisquer vestígios de sujeira ou restos de produtos de cabelo.
2. Medir a cabeça do participante. Medir a distância entre o nasion e o Ínion e marcar o ponto do meio como um vértice.
3. Prepare os eléctrodos na tampa do EEG, usando o sistema 10-20.
4. Coloque a tampa sobre o assunto após a marca para que o vértice corresponde a Central ponto zero (Cz) da PAC.
5. Aplicar o gel condutor com a ajuda de uma seringa para os eletrodos; Certifique-se que a tampa se encaixa bem na cabeça do sujeito.
6. Coloque o eletrodo de referência e o eletrodo EOG na cabeça do sujeito.
7. Certifique-se que o participante está confortavelmente sentado e preparado para a sessão.
8. Concentre-se uma câmara de vídeo HD no rosto do participante em close-up. Isto será usado para detectar manualmente eyeblinks dos participantes.
9. Verifique que todos os dispositivos são sincronizados.
10. Verifique se a caixa de controle do EEG está corretamente conectada ao computador registrando os dados.
11. Verifique se o sinal para cada eletrodo está correto; Se não, verifique para o elétrodo problemático.
    Nota: Algumas razões comuns para um sinal negativo de um eletrodo são a falta de um gel condutor sobre o eletrodo, uma má posição do eletrodo na cabeça, ou uma má conexão do cabo eletrodo com sua caixa de controle.
12. Quando tudo estiver pronto, iniciar a experiência de gravação (e reproduzir o vídeo).

5. sessão pós-experimental

1. Retire a tampa da cabeça do participante e, se possível, dar ao participante um questionário relacionado aos tópicos de interesse.
2. Salve todos os dados em um disco rígido externo.
   Nota: É aconselhável fazer backup dos dados. Uma boa opção seria salvar os dados em dois discos rígidos externos e armazená-los em lugares diferentes. Ao projetar o melhor procedimento, é importante considerar o protocolo para armazenamento de dados aprovado pelo Comitê de ética.
3. Limpar os eletrodos e o PAC; a maioria dos eletrodos precisam ser limpos imediatamente após o uso.
   1. Limpar os eletrodos e a tampa com água abundante, sob uma torneira e sem produto químico (salvo indicação caso contrário pelo fabricante do dispositivo). Seca cuidadosamente os eletrodos para evitar corrosão. Se este protocolo não é suficiente para limpar a tampa, geralmente pode ser lavado na máquina de lavar (consulte as instruções do fabricante).

6. análise de dados

1. Organize os dados de detecção eyeblink.
   1. Importe o arquivo de EEG para um pacote de software adequado para análise de dados.
   2. Selecione a área de EEG de interesse baseado os gatilhos de sincronização usados com o software de apresentação de estímulos visuais. Filtrar os dados e aplicar um filtro eyeblink para ver quantos e quando os eyeblinks são gerados.
      Nota: Mais pacotes de software comerciais e livres têm filtros para detectar eyeblinks no EEG.
   3. Selecione o vídeo HD de faces dos participantes e corresponder manualmente eyeblinks com aqueles encontrados nos dados de EEG.
   4. Criar uma matriz de planilha com a lista final de eyeblinks de cada participante e calcular a taxa por minuto, enquanto o sujeito estava assistindo os estímulos.
2. Realizar análise estatística.
   1. Importe a matriz para o software correspondente para análise estatística.
   2. Em um programa de software estatístico, desenha a análise desejada para contrastar as hipóteses iniciais e concluí-las.

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Resultados

Usar o procedimento apresentado aqui, a taxa de eyeblink de 40 participantes, enquanto assistir três diferente filmes de vídeo foi analisado. Para uma análise comparativa na profissionalização da mídia, metade dos participantes eram profissionais de mídia. Eles foram selecionados com base no critério de, no mínimo, 6 anos de experiência de trabalho na tomada de decisões relacionadas à edição de mídia e corta o áudio-visual. Para uma análise comparativa na edição de esti...

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Discussão

Um método para analisar a percepção visual de conteúdo de mídia com o efeito de criação de vídeo está descrito aqui. Muitos outros estudos tentam analisar a percepção do conteúdo de mídia em contextos narrativos com filmes pré-existente. O presente método propõe a criação de conteúdo visual com uma construção narrativa, seguindo os critérios de interesse e baseia-se a sugestão de que a taxa de eyeblink está ligada ao atenção^{9 do espectador}. Por esse motivo, o estudo detec...

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Materiais

Name	Company	Catalog Number	Comments
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