作者存档: Tan Shaocong

Nebula:构建交互联动的图形语法(Nebula: A Coordinating Grammar of Graphics)

在多视图联动的可视化系统(MCV)中,不同视图会根据用户在其他视图中的交互和联动更新其内容。交互式创作系统(Interactive systems)提供直接的操作来创建视图之间的交互,但仅限于一定类型的预定义模板;基于文本的规范语法(Textual specification languages)支持灵活的交互创作,但对用户的技术水平有较高要求。本文提出一种基于自然语言的语法,用以创建多视图联动可视化的框架Nebula。该框架通过演示实例来描述视图联动效果,如图1所示。

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面向自动化的信息图设计:基于深度学习的可扩展时间线自动生成(Towards Automated Infographic Design: Deep Learning-based Auto-Extraction of Extensible Timeline)

在创建信息图(Infographic)时,不仅要考虑视觉元素有效性,还要考虑设计美学、趣味性,对普通用户来说门槛较高。为了方便用户进行信息图设计,目前已经出现一些自动化的设计工具,但仍存在两个方面的问题:第一,模板风格单一,用户只能将数据导入模板,缺乏设计的多样性,如Microsoft PowerPoint和Adobe Illustrator等,用户定制性较差;第二,用户常常在网上搜索自己喜爱的信息图,以寻找设计灵感,但这些图片一般是位图(Bitmap)格式,用户如果想借鉴该图片的风格,还需要重新手动绘制,过程十分麻烦和枯燥。因此,从位图中自动提取可以编辑的模板用于新数据的创作,是有实际需求和价值的。

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