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淺析大數(shù)據(jù)視角下的電影內(nèi)容特征論文
( 一 ) 電影數(shù)據(jù)獲取平臺架構
電影內(nèi)容語義數(shù)據(jù)能體現(xiàn)作品的豐富特征，蘊含大量視頻、音頻、類型、感情、燈光、色彩、鏡頭、特效、情節(jié)等語義信息，更是電影大數(shù)據(jù)的金礦。上海大學上海電影學院針對電影內(nèi)容數(shù)據(jù)開展團隊研究，人工與程序相結合，已面向數(shù)千部電影和電視劇開展影視內(nèi)容數(shù)據(jù)的提取和積累。
電影數(shù)據(jù)獲取平臺總體流程包括人工和計算機自動數(shù)據(jù)生成，人工分配 4 000 部電影并分配給每位參與團隊成員，按時間節(jié)點和字段類型分步填寫電影基本內(nèi)容字段、電影制作團隊字段。成員利用計算機程序按秒分割電影畫面，開展自動化男 1 號女 1號主角人臉識別、鏡頭分割，結合此項內(nèi)容成員再次人工填寫分鏡字段。另一圖像輸出獲取路徑是基本圖象元素數(shù)據(jù)獲取，獲取電影畫面色彩、節(jié)奏、運動路徑等基本特征數(shù)據(jù)。合并分鏡字段、人臉字段、鏡頭字段、基本圖像數(shù)據(jù)字段后給出最終的視覺展示界面。獲取電影聲音序列，對聲音時域和頻域數(shù)據(jù)輸出，在聽覺界面上展示。視覺展示和聽覺展示按電影時間軸同步，便于用戶多角度比對電影數(shù)據(jù)。
人工數(shù)據(jù)錄入包括主角年齡、職業(yè)、家庭、隱喻、前后期團隊等數(shù)十種字段。計算機自動數(shù)據(jù)生成包含顏色、邊緣、鏡頭、3D 、頻率、人臉、景別等數(shù)十種字段。
本平臺首先需人工填寫電影編號和片名，定位電影所在本地目錄，按時間序列分割圖像和聲音，一鍵獲取亮度值、單幀紅色分量、單幀綠色分量、單幀藍色分量、單幀均方差、單幀信息熵、單幀梯度值、紋理數(shù)據(jù)四項、邊緣數(shù)據(jù)一項，同時統(tǒng)計各特征數(shù)據(jù)的全片平均值;按時間序列獲取聲響、主頻值、主頻點、1 / 2中位數(shù)頻點、1 / 4 分位數(shù)頻點、3 / 4 分位數(shù)頻點、均方差，同時統(tǒng)計各特征數(shù)據(jù)的全片平均值 ;后臺統(tǒng)計男 1 號女 1 號主角人臉出現(xiàn)的時間序列、景別、臉色、背景色等數(shù)據(jù)。
( 二 ) 電影內(nèi)容數(shù)據(jù)解讀案例
數(shù)據(jù)分類輸出后存入對應表格，用戶使用本系統(tǒng)音視頻閱讀瀏覽器解讀已獲取電影數(shù)據(jù)。本例僅對單部電影《智取威虎山》進行解讀。
電影色彩節(jié)奏變化解讀。用戶首先瀏覽基礎圖像數(shù)據(jù)。圖像顏色分量由紅、綠、藍色曲線表示。《智取威虎山》主要場景由戶外冰雪場景、室內(nèi)對白和戰(zhàn)斗構成，偏藍的分段表示為戶外冰雪場景，偏紅的分段表示為室內(nèi)場景。由圖 3 可知，戶外冰雪場景明亮并偏冷色調，室內(nèi)場景暗淡并偏暖色調，一段昏暗的室內(nèi)對白后緊接著戶外的明快戰(zhàn)斗，按波形變化率，室內(nèi)畫面運動慢而戶外戰(zhàn)斗運動變化較快。最后的時間序列為明亮的紅色分量，這是有意安排的最終戰(zhàn)斗，筆者認為是與故事前段戰(zhàn)斗的色彩反差對比并隱喻革命勝利。為了表達室內(nèi)明亮的暖色調，場景故意設計了為“座山雕”祝壽的橋段，以此實現(xiàn)了強烈的戰(zhàn)斗色調對比。
電影高潮位置解讀。圖像數(shù)據(jù)展示了整部電影的顏色變化率，統(tǒng)計結果表示在電影開始后 1 / 3 處，圖像變化率有個明顯的快區(qū)間，此區(qū)間即為“楊子榮”上山遇老虎并戰(zhàn)斗的特效場景。導出男 1 號主角識別序列 ( 圖 3 中綠色圓點 ) 后發(fā)現(xiàn)，男 1 號主角首次出現(xiàn)在約開篇 8 00 秒的時間軸上，景別 ( 圖 3 中紫色圓點 )為中景，場景為夜晚的火車站，臉部與環(huán)境沒有突出的亮度和顏色反差。男 1 號主角集中出現(xiàn)在上山打虎的橋段中，約在 23 00 秒到 3 000 秒的時間軸范圍內(nèi)，男 1 號主角景別以中、近、特寫為主，配以快速鏡頭和畫面變化，確認電影高潮的時間軸位置。
電影畫面復雜度解讀。信息熵數(shù)據(jù)體現(xiàn)圖像幀攜帶的信息量大小，全白、全黑或單一顏色的信息量最小。
本影片單幀信息量變化不大，僅隨亮度提高信息量略有提高，說明本影片在絕大部分時刻提供觀眾穩(wěn)定的視覺信息感受。均方差參量隨著亮度變化較為明顯。
電影畫面形態(tài)和對白位置解讀。圖像邊緣數(shù)據(jù)和梯度值體現(xiàn)單幀圖像畫面邊緣量。隨著場景變化，此數(shù)據(jù)略有波動，除在戶外火車站倉庫首戰(zhàn)時，鐵軌的出現(xiàn)就讓此數(shù)據(jù)大大提高。由于是對電影全圖進行分析，故也包含了底部字幕對白信息。當有對白字幕出現(xiàn)時，此數(shù)據(jù)也大大提高，這為對白字幕在時間軸上出現(xiàn)確切位置提供依據(jù)。
聲音數(shù)據(jù)伴隨圖像數(shù)據(jù)而變化。頻點分布廣即1 / 2 中位數(shù)頻點、1 / 4 分位數(shù)頻點、3 / 4 分位數(shù)頻點之間差別較大說明此橋段背景聲音嘈雜 ;主頻點較低且集中說明是人物在安靜環(huán)境下對白的橋段 ;聲音響度也側面反映了橋段的激烈度。
( 三 ) 數(shù)據(jù)應用初探
結合電影團隊現(xiàn)有的廣電用戶行為數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶行為數(shù)據(jù)、IPTV 用戶行為數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)購票數(shù)據(jù)和影視評論螞蟻數(shù)據(jù)，可開展廣告投放決策、內(nèi)容策劃決策、選角排序決策、分鏡決策、Layout分析、攝像決策、音樂音效決策，也可用在電影評論和觀眾審美等領域。
在總體電影決策方面，本研究提供的鏡頭分割和人工標記數(shù)據(jù)能區(qū)分各橋段的時間軸位置和場景地理位置、時間、天氣、環(huán)境、人物、動作、背景等基本內(nèi)容 ;提供的圖像聲音數(shù)據(jù)結合人工標記情感數(shù)據(jù)能解讀故事情節(jié)發(fā)展節(jié)奏 ;提供的制作團隊數(shù)據(jù)為選擇攝像、化妝、機械、美術、特效、動畫等崗位人員提供依據(jù)。
在局部規(guī)劃方面，通過對類型片的檢索，可提供某類型片主角首度出現(xiàn)時間點、景別、臉部色調 ;確定某類型電影高潮時段、色彩分布 ;提供全片鏡頭運動路徑 ;提供類型片 3D 拍攝參數(shù)等導演、攝像、錄音所關心的數(shù)據(jù)。
本文研究內(nèi)容正為上海市內(nèi)兩部電影投資、拍攝決策開展前期服務，提供高潮時間軸分析、男 1 號女1 號主角出場和出鏡分析、節(jié)奏變化、鏡頭序列分割等服務。隨著數(shù)據(jù)積累和數(shù)據(jù)庫建設完整，切入中后期的拍攝、Layout階段和 3D 特效制作、3D 舒適度研究等流程中。
結語
在“互聯(lián)網(wǎng) +”的時代用戶行為數(shù)據(jù)如依托行業(yè)可較易獲取，但僅僅依靠用戶行為數(shù)據(jù)來嘗試內(nèi)容創(chuàng)意指導、后期制作和營銷還遠遠不夠。電影內(nèi)容的語義數(shù)據(jù)能體現(xiàn)作品的豐富特征，蘊含大量視頻、音頻、類型、感情、燈光、色彩、鏡頭、特效、情節(jié)、3D 等語義信息，更是電影大數(shù)據(jù)的金礦。本研究分階段實現(xiàn)內(nèi)容數(shù)據(jù)獲取平臺，完成了數(shù)據(jù)獲取方法和團隊運作流程。本研究只是電影大數(shù)據(jù)的開端，隨著團隊數(shù)據(jù)庫建設和電影產(chǎn)業(yè)集聚，作為有能力輸出數(shù)據(jù)并擁有各渠道用戶數(shù)據(jù)的電影研究團隊，將組合解讀好萊塢、國內(nèi)、韓國等地域的類型片內(nèi)容特征。本研究在課題組織和支持下有望作為核心技術平臺結合通用數(shù)據(jù)分析算法后投入到電影創(chuàng)作、制作、評論、欣賞等各環(huán)節(jié)中。
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