AI学会看电影

姓名:蒋雪健          学号:16020130066

转自it之家

【嵌牛导读】麻省理工学院最近就公布了一项研究成果,研究人员成功通过机器学习训练电脑来识别视频中的情绪变化。这意味以后在视频网站观看各种视频的时候,电脑也可能在观察着你的喜怒哀乐。

【嵌牛鼻子】AI,分析

【嵌牛提问】AI如何分析情绪?

【嵌牛正文】据该团队的博客介绍,这项技术使用了一个自主开发的机器学习模型,依靠深度神经网络分析了数千部不同类型的视频,包括电影、电视剧和短视频等。

研究人员以一种「感情弧线」为指标来评估视频的不同片段引起的情绪是积极还是消极,这种「感情弧线」的数值被研究人员称为视觉效价(visual valence),并绘制了视频中每个场景的情绪变化曲线图。


图片发自简书App


在情绪变化曲线图中,x轴是以分钟为单位的时间,y轴代表视觉效价(visual valence),视觉效价的数值越高,表示该时刻反映的情绪越积极。


图片发自简书App


研究人员以动画电影《飞屋环游记》中一段经典片段来举例,这段几分钟的蒙太奇片段,是老爷爷Carl回忆与妻子Ellie这一生的故事,讲述了Carl小时候因热爱探险与Ellie相识、相爱再到生离死别的过程,感动了无数观众。


图片发自简书App

从这段视频的情绪变化曲线图可以清楚看到,在「Carl小时候探险」、「Carl和Ellie婚后想生孩子」和「老年的Carl和Ellie拥抱」这几个片段时观众的心情应该是最好的,而在Ellie病逝后Carl独自一人回到家中时的情绪最为低落。

也就是说,这项AI技术可以更为准确地分析观众的笑点和泪点,这对影视制作方来说十分有利。

据悉除了让机器观看视频,研究人员也招募了志愿者来手动为视频中的不同片段标注「情感标签」。


图片发自简书App

同时研究人员还会比对分析过的Vimeo上1500部短片下的评论,来判断观众对视频的反应是否和机器分析的一致。

在分析了大量视频后,麻省理工学院的研究团队还发现观众对于大团圆结局的故事往往更加青睐。

其实之前也出现过利用AI分析观众反应的技术,7月份迪士尼研究中心(Disney Research)就公布了一项用于观察分析电影院中观众反应的技术。


迪士尼这项技术名为分解变分自编码器(factorized variational autoencoders),与麻省理工学院的AI技术一样是基于深度学习的神经网络。


图片发自简书App

(你看电影时的微笑,属于哪个区间?图自:Disney Research)

这项技术能通过捕捉电影院中观众的表情,来分析观众的情绪,甚至在观察某个观众十分钟后还能预测他接下来的反应。

从Netflix利用大数据分析拍摄《纸牌屋》成功之后,内容商对于数据搜集和分析的能力要求越来越高,而随着人工智能的发展,这项任务也被寄托到基于深度学习的神经网络上。

在今年的伦敦科幻电影节上,第一部由人工智能编剧的电影短片 Sunspring 就曾亮相,并参加了48小时挑战单元竞赛,这件事本身就挺科幻。

正如麻省理工学院在博客中所说,随着讲故事的人越来越认识到人工智能的价值,以及使用AI工具的门槛越来越低,未来的影视和视频的创作或许会因为人工智能的介入而发生重大改变。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,324评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,356评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 162,328评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,147评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,160评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,115评论 1 296
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,025评论 3 417
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,867评论 0 274
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,307评论 1 310
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,528评论 2 332
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,688评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,409评论 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,001评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,657评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,811评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,685评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,573评论 2 353

推荐阅读更多精彩内容