月度存档: 十二月 2016 - 第2页

通过基于语法的方法为交互序列建模并进行数据探索中的推荐(A Grammar-based Approach for Modeling User Interactions and Generating Suggestions During the Data Exploration Process)

在可视化系统中,往往会有很多交互功能。丰富的交互功能一方面使得用户能够灵活地探索数据的不同方面,另一方面却也容易让用户信息过载,不知道使用哪些交互能够高效地完成数据探索的任务。为了解决这个问题,帮助用户沿着正确的交互探索路径使用可视化系统,作者提出将过往的多个用户的探索序列合成一个有限状态自动机,推荐用户采取能够高效地达到解决方案的状态转移对应的交互。得到的自动机不仅能够用来产生推荐,而且可以用来理解用户的交互方式。

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ISVAC 2016国际学术研讨会在北京大学成功召开

2016年11月17日,可视分析与传播国际研讨会International Symposium on Visual Analytics and Communication (ISVAC 2016) 在北大英杰国际交流中心成功举办 。近年来,在国内外大数据技术与需求急速发展,新方法不断涌现的背景下,北京大学机器感知与智能教育部重点实验室,会同Elsevier出版社、北京图象图形学会、北京市虚拟仿真与可视化工程研究中心、中国计算机学会人机交互专委会等组织,邀请了来自美国、澳大利亚、台湾和国内大陆等海内外10余名可视化与可视分析、人机交互、虚拟现实方面的专家汇聚一堂,共同探讨领域的交叉前沿成果和新的研究方向。

ISVAC 2016会议现场

ISVAC 2016会议现场

本次会议的日程设计充实体现了多个领域的交叉碰撞,一共包括虚拟现实与交互技术、可视化与交互感知、信息设计与设计思维以及机器学习与可视分析的结合等四个主题。不同学科思维的碰撞,让许多参会者耳目一新。

虚拟现实、增强现实与交互技术

来自澳大利亚塔斯马尼亚大学人机交互实验室的主任Henry Duh教授介绍了增强现实环境下的交互和可视化。Duh教授借用科幻电影情节对增强现实环境下的交互场景进行前瞻,让在场观众充分感受到未来增强现实交互技术的广阔发展前景。来自HTC Creative Lab的Yihsiu Chen博士的演讲介绍了工业界的领跑者的观点,他阐述了利用虚拟现实和交互设计的前沿技术认识世界的方法,以及如何帮助用户激发他们的“Superpower”,从而释放更为广阔的想象力。

Henry Duh教授在作报告

Henry Duh教授在作报告

袁晓如研究员(左一)和周秉锋研究员(右一)为Dr.Yihsiu Chen(中)颁发荣誉证书

袁晓如研究员(左)和session主席周秉锋研究员(右)为Yihsiu Chen博士(中)颁发荣誉证书

可视化、交互与感知

在这一环节中,是来自塔斯马尼亚大学的Tony Huang博士报告的主要内容是曲线对于图阅读过程中的影响结果。长久以来,人们认为曲线可以增加可视化作品的可读性和美观性,这个报告基于实际用户研究,展示了在直线图中存在交叉时,曲线能够较好地替代直线,同时也在回答问题中提出,在实验中的影响因素是多方面的。浙大陈为教授的报告题目是Visual Analysis and AI 2.0,以自身团队参与的多个可视化工作为例,生动地介绍了在新一代人工智能背景下的可视化新发展。陈为教授的介绍包括云计算中集群运行状态监测的可视化、工业4.0中传感器时变大数据可视化、城市交通的语义查询以及时空探索可视分析。

Tony Huang博士在作报告

Tony Huang博士在作报告

 陈为教授在讲解研究结果

陈为教授在作报告

袁晓如研究员作了题为Visualization for Everyone的报告,阐述了可视化对于大数据平民化的重要意义,如何让普通人更好对数据进行可视化,并向听众展示了大量生动有趣的案例。他从历史讲起,探讨可视化的十年前与今天相比,用户所具有的能力、平台与数据以及对可视化的认知都不相同。现在大数据时代,可视化不仅仅面对的是专家与分析人员,更是一座架起普通大众与数据之间的桥梁。现在许多非编程人员有数据,有探索数据的需求,而如何给他们提供一个所见即所得的可视化平台,快速将可视化运用于他们的数据,并得出结论,这是一个值得研究且有大量实际需求的问题。

袁晓如研究员在介绍ChinaVis会议

袁晓如研究员在报告后介绍ChinaVis会议

信息设计 

本次会议的特点是同时邀请了多位在交互设计方面的专家。下午会议的首个环节是信息设计,讲者的话题极具思维启发性和艺术性。来自台湾国立成功大学的曾元琦教授从人的社会性与人和环境相互作用两个角度,阐述了人机交互中如何去更好地设计人与环境的交互方法。同济大学的王建民教授从驾驶者的行为分析出发和大家了探讨了人机接口的设计,他以汽车人机交互设计为例,特别指出好的设计并非越多越好。北京科技大学的覃京燕教授从设计角度出发,阐述了她在实践中总结出的对与数据理解、分析、感知、交互的诸多理念,结合自身的诸多思考,带给听众极大的启发。

曾元琦教授在作报告

曾元琦教授在作报告

王建民教授在作报告

王建民教授在作报告

覃京燕教授在作报告

覃京燕教授在作报告

机器学习与可视化的结合

在这一环节中,由来自清华大学的刘世霞教授、天津大学的张加万教授、澳大利亚悉尼科技大学的梁婕博士与中科院田丰研究员为我们进行演讲。刘世霞教授的报告从我们熟悉的AlphaGo引入人工智能,并介绍了她的团队在2016被TVCG期刊收录的工作,讲解如何利用可视化方法帮助分析理解深度卷积神经网络技术。张加万教授从文化遗产保护、城市大数据分析两个应用实例,讲解了可视化如何与图像识别、数据挖掘技术相结合,在生产、生活中发挥实际重大作用。梁婕博士介绍了可视分析如何帮助我们做决策,从决定去哪旅游到国家层面的水利建设,可视分析扮演着重要的角色。田丰研究员介绍了笔尖上的人机交互技术,他们的工作以笔为中心,赋予握笔方向不同的含义,使一支笔具有了更多的功能。通过对手写笔记的检测,可以快速构建结构化的电子笔记。他们对基于笔的交互研究帮助了贫困地区儿童书写汉字。

张加万教授在作报告

张加万教授在作报告

刘世霞教授在作报告

刘世霞教授在作报告

梁婕博士讲解城市交通可视化案例

梁婕博士讲解城市交通可视化案例

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田丰研究员在作报告

最后一个panel邀请了所有的在场所有演讲嘉宾参与,所有会议参与者均可以任意提问讨论,氛围十分热烈。田丰研究员先向刘世霞教授提出了一个机器学习与可视化相结合的问题,探讨了机器学习中的算法与可视化结合的难点与挑战,以及机器学习中每个步骤可视化参与扮演的角色是什么。刘世霞教授就自己的亲身经历和体会进行了回答,她提出由于不同领域科学家的思维差异,这二者结合的确需要长时间的磨合与讨论,但过程中肯定可以通过可视化手段解决很多问题,基本思想就是去打开机器学习的这个黑盒子。紧接着,他们又对可视化与人机交互的结合提出了自己的看法,刘世霞教授提出,可视化中使用的交互方法仅是人机交互领域中的一部分,但二者的交集对于可视化领域同样有着重大作用。接着,袁晓如研究员对未来可视化与多领域多学科的融合进行了一些预测和展望,例如他讨论到,十年前我们看虚拟现实和增强现实,虽然可视化在有些地方和它们总是一起提起,但AR与VR其实是很难和可视化结合起来,因为它的硬件设备太贵了,无法普及使用,然而我们看到了增强现实的设备已经是平民化了,有了可以交融的基础,并且出现了许多应用场景,让虚拟现实、增强现实与可视化有了更多的结合可能。

会议结束后,讲者们与多位参会学者合照

会议结束后,讲者们与多位参会学者合照

总结来说,这次的ISVAC 2016会议作为可视化,人机交互,虚拟现实,机器学习等诸多当下热门领域前沿思维的碰撞,不仅是在总结和汇报高水平高质量的相关工作,更是希望能从交叉领域的角度对参会的学者,学生予以创新性启发,加强这几个领域内的学术沟通与交流,创造自由活跃的学术氛围。从结果来看,整场会议可谓举办得非常成功。2017年的ChinaVis将在青岛举办,期待届时也将有同样出色的研究成果,以及同样热切的学术交流!

 

 

从可视化看美国大选

2016年的美国大选的结果已经尘埃落地。在这次美国大选过程中,各大主流媒体都卯足了力量展开数据新闻报道。比起纯文字的枯燥无味,数据新闻化繁为简,趣味形象,在大选结果的展示上更是具有天然的优势。不同的媒体在在数据呈现层面都带有自己的特色,同时社会化媒体的兴盛和各种流量入口的聚合也在影响数据新闻的推广。比如使用Google搜索“美国大选”,会直接显示实时的信息图表。本文收集了大选报道的一些案例,逐一和大家分享。

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时变总览图:一个通过交互生成和放置注释的叙述可视化方法(Temporal Summary Images: An Approach to Narrative Visualization via Interactive Annotation Generation and Placement)

可视化既可以用来探索、分析数据,也可以作为解释性工具,与别人分享自己的发现。尽管研究人员已经提出了许多可视分析方法,但是很少能够支持叙述可视化(narrative visualization)。当面对大规模、复杂、多维、异构数据时,手动地筛选、识别、高亮出图表或者图中的关键部分会变得非常耗时耗力。这篇文章[1]设计了一种创建叙述可视化的框架(Temporal Summary Images,TSI) ,通过自动生成、放置注释帮助用户分析数据,展示自己的发现。

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图标透镜:交互式图标可视化中视角相关的视觉遮挡消除(GlyphLens: View-dependent Occlusion Management in the Interactive Glyph Visualization)

Glyph常常被应用于三维体结构数据 (volumetric data) 的可视化,主要是将这些数据中某个变量或多个变量映射到glyph的某个可视通道(visual channel)上,例如,glyph的形状,颜色,不透明度,纹理,大小,粗细,朝向等等。在三维空间结构数据中,glyph常常被放在某些具有物理意义或代表意义的曲面上,例如数据中的特征曲面,切割曲面等。在进行glyph可视化时,可以使用Focus+Context的技术将用户感兴趣的glyph即focus glyph高亮显示,将context glyph从视角中移出,从而减少context glyph对focus glyph的遮挡。

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