选手表演评测方法和系统与流程

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种选手表演评测方法和系统。

背景技术：

随着科技的进步以及文化的发展，现代社会的表演形式也愈发的多样化，比如，当下非常流行的选秀节目，为有对应表演才艺的表演选手提供了演出的舞台，甚至，很多表演选手可以通过在选秀节目中的突出表现走向演艺事业。

通常，在选秀节目中，由观众和评审为表演选手的表演进行评选，评选高的选手将会得到更多的表演机会以及演艺资源，然而，受到目前娱乐乱象的影响，在表演选手进行评选时，很多观众甚至评审不根据选手的表演做出真实的评选，使得评选结果与选手的表演不一致，影响比赛的公平。

技术实现要素：

本发明提供一种选手表演评测方法和系统，以解决现有技术中，选手表演的评选结果比真实的技术问题。

本发明实施例提供一种选手表演评测方法，包括以下步骤：在选手表演过程中，获取各评审用户的生理反应信号；根据所述各评审用户的生理反应信号确定所述各评审用户的专注度；根据所述各评审用户的专注度获取选手表演的评选结果。

本发明另一实施例提供一种选手表演评测系统，包括：生理反应信号采集设备和处理器，其中，所述生理反应信号采集设备和所述处理器连接，其中，所述生理反应信号采集设备，用于在选手表演过程中，获取各评审用户的生理反应信号；所述处理器，用于根据所述各评审用户的生理反应信号确定所述各评审用户的专注度，根据所述各评审用户的专注度获取选手表演的评选结果。

本发明又一实施例提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例所述的选手表演评测方法。

本发明还一实施例提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如上述实施例所述的选手表演评测方法。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

在选手表演过程中，获取各评审用户的生理反应信号，根据各评审用户的生理反应信号确定各评审用户的专注度，进而，根据各评审用户的专注度获取选手表演的评选结果。由此，以评审难以自主更改的实时生理信号为依据，获取对选手表演的评选结果，保证了表演评选的真实性。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本发明第一个实施例的选手表演评测方法的流程图；

图2是根据本发明第二个实施例的选手表演评测方法的流程图；

图3是根据本发明第三个实施例的选手表演评测方法的流程图；

图4是根据本发明一个实施例的选手表演评测方法的应用场景示意图；

图5是根据本发明一个实施例的选手表演评测系统的结构示意图；以及

图6是根据本发明另一个实施例的选手表演评测系统的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述本发明实施例的选手表演评测方法和系统。

图1是根据本发明第一个实施例的选手表演评测方法的流程图，如图1所示，该方法包括：

步骤101，在选手表演过程中，获取各评审用户的生理反应信号。其中，生理反应信号可以包括皮肤电导信号、心率信号、心电信号、眼动信号、脑电信号中的一种或者多种信号组合，在此不作限制。可以理解，在实际应用中，可能观看用户对当前表演内容较为感兴趣，也不代表当前表演内容质量较高，比如可能仅仅是表演者在卖惨演讲等，因而，为了使得评选结果是根据对表演质量的反馈的，还可以重点考量表演质量。

具体地，获取各评审用户的生理反应信号，从而保证了通常会根据表演质量进行生理反应的专业评审的重点参考。

具体地，在本发明的实施例中，可通过生理反应信号采集设备采集各评审用户的生理反应信号，其中，根据应用场景的不同，生理反应信号采集设备可以为不同的设备，比如，可以为包含生理反应信号传感器的腕带、帽子、手套、项链、脸部贴纸等能直接接触到的用户皮肤进而检测到用户的生理反应信号的设备。

步骤102，根据各评审用户的生理反应信号确定各评审用户的专注度。

其中，各评审用户的专注度在本发明的实施例中，可以理解为各个评审用户专注度的平均值，其中，每个评审用户的实时专注度的获取方式都可以采用下述实施例描述的方式实施，为了描述的方便，下面示例示出的方式中，以获取单个评审的实时专注度的方式进行说明。

其中，在不同的应用场景下，各评审用户的专注度可以以具体地数值表示，比如以百分制中的数字表示，数值越大代表用户越专注，比如以等级制度中的等级表示，等级越大代表用户越专注，又比如以具体的符号标志(星星符号、花朵符号、心形符号等)的数量来表示，符号数量越多代表各评审用户的越专注。

可以理解，各评审用户的生理反应信号会真实的反应选手表演的质量，比如，当生理反应信号包括皮肤电导信号时，皮肤会对电流或者电压呈现一定的电阻，而电阻的大小会随着情绪变化而变化，通常，在较为轻松的状态下，各评审用户的可能当前在走神，选手的表演并不能引起各评审用户的兴趣，人体皮肤的电阻较大，从而皮肤电导信号较低，在精神紧张时，各评审用户的可能当前正在专注的观看当前表演选手的表演，人体皮肤的电阻较小，从而人体皮肤电导信号较高，这是由于交感和副交感神经根据大脑的认知状态的变化进行拮抗式的调节，而交感和副交感神经的活动会影响皮肤电阻。

又比如，当生理反应信号包括心率信号时，如果各评审用户的心率波动较小，则表明各评审用户的越是专注于当前表演，如果各评审用户的心率变化比较大，则表明对当前的表演越是不专注。

需要说明的是，在不同的应用场景下，可采用不同的方式实现根据各评审用户的生理反应信号确定各评审用户的实时专注度，示例说明如下：

第一种示例：

在本示例中，预先根据大量实验数据，获取并存储专注度和生理反应信号的对应关系，从而，在获取生理反应信号后，查询上述对应关系，以获取匹配的用户的实时专注度。

第二种示例：

预先根据大量实验数据，构造生理反应信号的深层神经网络模型，该模型的输入为生理反应信号，输出为用户的专注度，从而，将获取的用户的生理反应信号输入该深层神经网络模型，得到输出的用户的实时专注度。

第三种示例：

在本示例中，如图2所示，上述步骤102包括：

步骤201，根据预设策略分析各评审用户的生理反应信号，提取各评审用户的专注特征信息。

应当理解的是，在不同的应用场景下，上述分析各评审用户的生理反应信号的预设策略不同，从而提取到的各评审用户的专注特征信息不同：

作为一种可能的实现方式，专注特征信息为专注次数，则可以检测生理反应信号大于预设阈值的次数提取专注次数。

举例而言，当生理反应信号为皮肤电导信号时，由于在实际应用中，评审用户对当前的表演越专注，则评审用户的脑神经活动越丰富,受到表演内容的刺激以及交感神经活动的影响，会使得皮肤表面的导电度改变(其成因与交感神经和汗腺活动度有关)，精神状态越专注，皮肤电导越大，根据此原理从而检测获知的皮肤电导信号越大。

举例而言，当生理反应信号为眼动信号时，由于在实际应用中，评审用户对当前选手表演越专注，则评审用户的眼睛注视点会集中在选手身上，且会随着选手而移动，从而检测到的眼动信号变化率(比如眼球的轨迹变化率等、注视点的变化率等)较高，评审用户对当前选手表演越不专注，则评审用户的眼睛不会随着选手而移动或者注视点偏离选手，从而检测到的眼动信号变化率较低或者注视点不在选手身上。

因而，在本示例中，预先根据大量实验数据设置生理反应信号对应的预设阈值，提取生理反应信号大于预设阈值的次数提取专注次数。

作为另一种可能的实现方式，检测实时生理反应信号大于预设阈值的时间提取专注时间。

由于在实际应用中，评审用户对当前表演越专注，则会体现在评审用户的生理反应信号上，比如，当生理反应信号为皮肤电导信号时，评审用户对当前表演内容越专注，则评审用户的脑神经活动越丰富,受到表演内容的刺激,会使得皮肤表面的导电度改变(其成因可能汗液分泌量,体表电解质,血液循环速度等)变化量愈大(导电度增加)，从而检测获知的皮肤电导信号越大。

因而，在本示例中，还可以检测实时生理反应信号大于预设阈值的时间提取专注时间。

作为又一种可能的实现方式，可以检测实时生理反应信号大于预设阈值的幅度提取专注强度。

由于在实际应用中，评审用户对当前表演内容的专注强度可以反应在生理反应信号中，因而，可以根据生理反应信号的大小来提取评审用户的专注强度，比如，当生理反应信号包括皮肤导电信号时，则表演用户的脑神经活动越丰富,受到表演内容的刺激,会使得皮肤表面的导电度改变(其成因可能汗液分泌量,体表电解质,血液循环速度等)变化量愈大(导电度增加)，从而检测获知的皮肤电导信号越大。

因而，在本示例中，还可以检测生理反应信号大于预设阈值的幅度提取专注强度，比如，检测皮肤电导信号大于预设阈值的幅度提取专注强度，如预设阈值为a,当前的皮肤电导信号为大于a的b，则可以将b-a作为专注强度。

其中，在不同的应用场景下，上述三种示例采集的评审用户的专注特征信息可以作为单独的参考因素，用于进一步确定评审用户的专注度，也可以将上述三种示例采集的评审用户的专注特征信息的任意两种的组合作为参考因素，用于进一步确定评审用户的专注度，也可以将上述三种示例采集的评审用户的专注特征信息作为参考因素，用于进一步确定评审用户的专注度。

另外，为了保证进一步确定评审用户的专注度的准确度，在本发明的一个实施例中，上述与生理反应信号进行比较的预设阈值还可以根据评审用户的体质类型设置，比如，当生理反应信号包括皮肤电导信号时，对于女性评审用户和男性评审用户、或者不同年龄段的评审用户来讲，其皮肤表面的角质和干燥度等不同，因而，在同样的专注度下测量得到的皮肤电导信号是不同的，为了补偿这种评审用户体质上的差别，还可以根据大量实验数据获取这种差别数据，针对不同体质用户设置不同的预设阈值，比如，由于评审女性用户的皮肤相比评审男性用户更加湿润、导电性更强，因而设置的预设阈值相对高一些等。

步骤202，应用预设算法对各评审用户的专注特征信息进行计算，获取各评审用户的专注度。

具体而言，根据应用场景的不同，应用预设算法对各评审用户的实时专注特征信息进行计算获取各评审用户的实时专注度的方式不同，下面结合不同的应用场景进行举例：

场景一：

在该场景下，评审用户的实时专注特征信息为单一的特征信息，比如仅仅为专注次数，或者，专注时间，或者，专注强度。

由于评审用户的专注特征信息对应的数据值越大，比如专注次数越大，表示评审用户越专注于当前表演，因此，本场景下的预设算法为与专注特征信息对应的线性运算算法，比如，该算法可以为y＝a*x，其中，y为评审用户的专注度，x为专注特征信息对应的数据值，a可以为任意大于0的数。

其中，可以考虑专注特征信息包含不同的特征内容时与评审用户专注度的相关性的不同，比如，在确定用户的专注度时，通常评审用户的专注时间相比于专注次数的参考意义更大，因为有的时候，评审用户虽然多次专注于当前表演内容，但是持续时间较短，还是认为评审用户没有专注于当前表演内容，因此，上述a还可以对应于不同的专注特征信息的权重值，比如，当专注特征信息为专注次数时，对应的a为0.6，当专注特征信息为专注时间时，对应的a为0.8。

场景二：

在该场景下，评审用户的专注特征信息为多个特征信息，比如包括专注次数和专注时间，或者，专注时间和专注强度，或者，专注次数、专注时间和专注强度等。

由于评审用户的专注特征信息对应的数据值越大，比如专注次数越大，表示评审用户越专注于当前表演，因此，对应的预设算法与评审用户的专注特征信息对应的数据值正相关，比如，y＝a1*x1+…+an*xn，其中，n为大于等于2的正整数，a1到an为正数，a1到an可以相等，也可以不相等，当a1到an不相等时，可以用于表示不同的评审用户的专注特征信息对专注度的不同的参考意义的权重值，x1到xn表示不同的评审用户的专注特征信息对应的数据值。

当然，在实际操作过程中，该场景中的预设算法还可以是任意体现评审用户的专注特征信息对应的数据值正相关的算法表达，在此不一一列举。

步骤103，根据各评审用户的专注度获取选手表演的评选结果。

可以理解，评审用户的实时专注度与表演质量密切相关，通常评审用户会更加专注于吸引力较高的表演，因此，根据评审用户的专注度对获取选手表演的评选结果较为准确。

其中，在实际执行过程中，评选结果可以根据应用场景的不同而不同，比如，该评选结果可以为百分制的分数表示，还可以为等级制表示等，作为一种可能的实现方式，在当前评选结果对应于百分制评分时，可以应用预设的算法对各评审用户的评分结果进行计算，获取各评审用户的实时专注度，比如，预先建立专注度与评分结果的对应关系，从而，在获取评审用户的专注度后，查询上述对应关系，获取到对应的评分结果，进而，根据各评审用户的评分结果获取选手表演的评分结果。

当然，考虑在在实际应用中，评审用户的参考意义也不相同，因而，在本发明的一个实施例中，根据评审用户的专业程度对评审用户的评选进行不同的参考。

具体地的，如图3所示，上述步骤103包括：

步骤301，根据评审用户标识提取所有专业评审用户的实时专注度获取第一平均专注度，提取所有大众评审用户的实时专注度获取第二平均专注度，以及提取所有媒体评审用户的实时专注度获取第三平均专注度。

具体地，考虑到专业评审、大众评审和媒体评审的专业度以及对表演的关注点的不同，比如，大众评审比较关注长相好看的选手的表演，专业评审比较关注专业强的选手的表演，媒体评审比较关注流行表演等，因而，为了便于对选手进行更加准确的评选，分别获取专业评审、大众评审和媒体评审的平均专业度。

具体地，根据评审用户标识提取所有专业评审用户的实时专注度获取第一平均专注度，提取所有大众评审用户的实时专注度获取第二平均专注度，以及提取所有媒体评审用户的实时专注度获取第三平均专注度。

其中，评审用户标识用于指示不同的评审用户，可以包括皮肤传感器等生理反应信号采集设备上传的生理反应信号采集设备标识，比如皮肤传感器设备的生产号、注册码等，可以是位置传感器采集的评审用户的位置信息，比如，评审用户的座位号码、评审用户所在具体坐标信息等。

步骤302，获取预设的与专业评审用户对应的第一权重，与大众评审用户对应的第二权重，以及与媒体评审用户对应的第三权重。

具体地，第一权重、第二权重和第三权重的具体权重，根据当前场景下的评选需求确定，比如，如果当前评选需求为选择专业水平较高的选手，则第一权重设置的最高，比如，如果当前评选的需求为选择长相好看的选手，则第二权重设置的最高等。

步骤303，应用预设算法对第一权重和第一平均专注度，第二权重和第二平均专注度，以及第三权重和第三平均专注度进行计算获取选手表演的评选结果。

在本发明的一个实施例中，预先设置用于区分不同评审的评审用户标识，该评审用户标识与采集评审用户的生理反应信号的生理信号采集设备对应，比如，生理信号采集设备设置在座位上，使用座位号进行区分，则评审用户标识可以是对应的座位号等，进而，根据评审用户标识从所有评审用户中提取所有专业评审的实时专注度获取第一平均专注度，提取所有大众评审的实时专注度获取第二平均专注度，以及，提取所有媒体评审的实时专注度获取第三平均专注度。

进而，应用预设算法对第一权重和第一平均专注度，第二权重和第二平均专注度，以及第三权重和第三平均专注度进行计算获取选手表演的评选结果。

其中，在实际执行过程中，评选结果可以根据应用场景的不同而不同，比如，该评选结果可以为百分制的分数表示，还可以为等级制表示等，作为一种可能的实现方式，在当前评选结果对应于百分制评分时，可以应用预设算法对第一权重和第一平均专注度，第二权重和第二平均专注度，以及第三权重和第三平均专注度进行计算，比如，将第一权重和第一平均专注度的乘积与第二权重和第二平均专注度以及第三权重和第二平均专注度的乘积和转化为百分制后，将百分制的评分值作为评选结果。

考虑到在一些应用场景中，表演选手的表演态度也十分重要，因而，即使表演选手的评选结果高，但是如果其表演不走心，则对其评选结果进行适当降低。

在本发明的一个实施例中，在根据各评审用户的专注度获取选手表演的评选结果之后，获取选手的生理反应信号，根据选手的生理反应信号确定选手的专注度，根据选手的专注度对评选结果进行修正。比如，如果当前选手的专注度低于预设阈值的幅度则对评选结果进行适当降低等。又比如，如果当前选手的专注度高于预设阈值的幅度则对评选结果进行适当提高等。

为了更加清楚的说明本发明选手表演评测方法的实施过程，下面结合具体的应用场景进行举例，说明如下：

其中，在该应用场景中，应用场景为歌唱比赛，如图4所示，当选手在台上进行演唱时，获取评审的实时生理反应信号，获取评审用户中专业评审的第一权重，大众评审的第二权重，没提评审的第三权重，根据评审用户标识从评审用户中提取专业评委的实时专注度获取第一平均专注度，提取大众评委的实时专注度获取第二平均专注度，以及提取所有媒体大众评委的实时专注度获取第三平均专注度，将第一权重和第一平均专注度的乘积与第二权重和第二平均专注度的乘积和转化以及第三权重和第三平均专注度的乘积为百分制后，将百分制的评分值作为评选结果，由此，以评审难以自主更改的实时生理信号为依据，获取对选手表演的评选结果，保证了表演评选的真实性。

综上所述，本发明实施例的选手表演评测方法，在选手表演过程中，获取各评审用户的生理反应信号，根据各评审用户的生理反应信号确定各评审用户的专注度，进而，根据各评审用户的专注度获取选手表演的评选结果。由此，以评审难以自主更改的实时生理信号为依据，获取对选手表演的评选结果，保证了表演评选的真实性。

为了实现上述实施例，本发明还提出了一种选手表演评测系统，图5是根据本发明一个实施例的选手表演评测系统的结构示意图，如图5所示，该系统还包括：生理反应信号采集设备和处理器200，其中，生理反应信号采集设备100和处理器200连接，

生理反应信号采集设备100，用于在选手表演过程中，获取各评审用户的生理反应信号。

处理器200，用于根据各评审用户的生理反应信号确定各评审用户的专注度，根据各评审用户的专注度获取选手表演的评选结果。

在本发明的一个实施例中，如图6所示，处理器200包括提取单元210和提取单元220。

其中，提取单元210，用于根据预设策略分析各评审用户的生理反应信号，提取各评审用户的专注特征信息。

获取单元220，用于应用预设算法对各评审用户的专注特征信息进行计算，获取各评审用户的专注度。

在本发明的一个实施例中，提取单元210检测实时生理反应信号大于预设阈值的次数提取专注次数。

在本发明的一个实施例中，提取单元210检测实时生理反应信号大于预设阈值的时间提取专注时间。

在本发明的一个实施例中，提取单元210检测实时生理反应信号大于预设阈值的幅度提取专注强度。

需要说明的是，前述对选手表演评测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的选手表演评测系统，本发明选手表演评测系统实施例中未公布的细节，此处不再赘述。

综上所述，本发明实施例的选手表演评测系统，在选手表演过程中，获取各评审用户的生理反应信号，根据各评审用户的生理反应信号确定各评审用户的专注度，进而，根据各评审用户的专注度获取选手表演的评选结果。由此，以评审难以自主更改的实时生理信号为依据，获取对选手表演的评选结果，保证了表演评选的真实性。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器被执行时，使得能够执行如上述实施例所述的选手表演评测方法。

为了实现上述实施例，本发明还提出一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如上述实施例所述的选手表演评测方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。