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淺析大數據視角下的電影內容特征論文
( 一 ) 電影數據獲取平臺架構
電影內容語義數據能體現作品的豐富特征，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，更是電影大數據的金礦。上海大學上海電影學院針對電影內容數據開展團隊研究，人工與程序相結合，已面向數千部電影和電視劇開展影視內容數據的提取和積累。
電影數據獲取平臺總體流程包括人工和計算機自動數據生成，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據獲取，獲取電影畫面色彩、節(jié)奏、運動路徑等基本特征數據。合并分鏡字段、人臉字段、鏡頭字段、基本圖像數據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據輸出，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據。
人工數據錄入包括主角年齡、職業(yè)、家庭、隱喻、前后期團隊等數十種字段。計算機自動數據生成包含顏色、邊緣、鏡頭、3D 、頻率、人臉、景別等數十種字段。
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、紋理數據四項、邊緣數據一項，同時統(tǒng)計各特征數據的全片平均值;按時間序列獲取聲響、主頻值、主頻點、1 / 2中位數頻點、1 / 4 分位數頻點、3 / 4 分位數頻點、均方差，同時統(tǒng)計各特征數據的全片平均值 ;后臺統(tǒng)計男 1 號女 1 號主角人臉出現的時間序列、景別、臉色、背景色等數據。
( 二 ) 電影內容數據解讀案例
數據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據。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據。圖像顏色分量由紅、綠、藍色曲線表示�！吨侨⊥⑸健分饕獔鼍坝蓱敉獗﹫鼍啊⑹覂葘Π缀蛻�(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場景。由圖 3 可知，戶外冰雪場景明亮并偏冷色調，室內場景暗淡并偏暖色調，一段昏暗的室內對白后緊接著戶外的明快戰(zhàn)斗，按波形變化率，室內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，以此實現了強烈的戰(zhàn)斗色調對比。
電影高潮位置解讀。圖像數據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，男 1 號主角首次出現在約開篇 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，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。信息熵數據體現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。圖像邊緣數據和梯度值體現單幀圖像畫面邊緣量。隨著場景變化，此數據略有波動，除在戶外火車站倉庫首戰(zhàn)時，鐵軌的出現就讓此數據大大提高。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。當有對白字幕出現時，此數據也大大提高，這為對白字幕在時間軸上出現確切位置提供依據。
聲音數據伴隨圖像數據而變化。頻點分布廣即1 / 2 中位數頻點、1 / 4 分位數頻點、3 / 4 分位數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 ) 數據應用初探
結合電影團隊現有的廣電用戶行為數據、互聯網用戶行為數據、IPTV 用戶行為數據、互聯網購票數據和影視評論螞蟻數據，可開展廣告投放決策、內容策劃決策、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據能區(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、背景等基本內容 ;提供的圖像聲音數據結合人工標記情感數據能解讀故事情節(jié)發(fā)展節(jié)奏 ;提供的制作團隊數據為選擇攝像、化妝、機械、美術、特效、動畫等崗位人員提供依據。
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 拍攝參數等導演、攝像、錄音所關心的數據。
本文研究內容正為上海市內兩部電影投資、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。隨著數據積累和數據庫建設完整，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“互聯網 +”的時代用戶行為數據如依托行業(yè)可較易獲取，但僅僅依靠用戶行為數據來嘗試內容創(chuàng)意指導、后期制作和營銷還遠遠不夠。電影內容的語義數據能體現作品的豐富特征，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，更是電影大數據的金礦。本研究分階段實現內容數據獲取平臺，完成了數據獲取方法和團隊運作流程。本研究只是電影大數據的開端，隨著團隊數據庫建設和電影產業(yè)集聚，作為有能力輸出數據并擁有各渠道用戶數據的電影研究團隊，將組合解讀好萊塢、國內、韓國等地域的類型片內容特征。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據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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