今天是正式会议的第二天，包括一个Keynote演讲，三个Paper session，以及与Posters相关的Session。
会议的第一项是Posters fast forward session。本次大会共接收了18篇poster和8篇storytelling竞赛作品， 每一篇都需要做一分钟的简要介绍。需要注意的是，storytelling竞赛是本次大会新增加的内容，其目的是鼓励学生，研究人员，艺术家等通过有效的视觉数据叙述来展示可视化的价值。北京大学可视化与可视分析实验室此次有5篇poster和1篇storytelling竞赛作品被接收。
主题演讲
本次大会的第二个主题演讲来自于韩国高丽大学的Gerard Jounghyun Kim教授，题为“增强现实可视化的需求与发展方向（Requirements and Directions in Augmented Reality Visualization）”，主要讨论增强现实与可视化结合的问题，这也是可视化领域最近逐渐兴起的一个热点。
图1 Gerard Jounghyun Kim教授探讨增强现实和可视化结合的问题
Kim教授指出，三维现实环境具有以下特点：1) 动态易变性 2) 现实中的物体无法被轻易地重新布置（如楼房、街道等） 3）现实中的物体具有特定的空间背景。基于这些特点，增强现实应用于可视化时可能遇到一系列问题，例如增强物被遮挡、被干扰消失，不符合空间规律，外观不够立体自然等等。针对这些问题，Kim教授提出了增强现实技术应当遵从的几个要求，分别是自然性（Naturalness），可见性（Visibility）和稳定性（Stability）。
自然性指的是增强物需要与周遭环境和用户的心理模型保持一致，如正确的深度信息、相似的光照效果、合理的空间关系等等。可见性是指最大化增强物所表达的信息，例如增强物体轮廓、消除信息遮挡、根据环境自适应地改变颜色等等。特别地，Kim教授介绍了利用多个感知通道增强信息的方法。他以网球比赛为例，展示了自动分析的反击轨道（视觉）和语音提示（听觉）是如何帮助用户进行实时击球的。而增强现实的稳定性，指的是增强物应该保持稳定、容易关注。Kim教授举了钢琴乐谱增强现实可视化的例子，并指出用户在演奏的时候同时关注键盘与乐谱、需要经常转移视线，容易造成疲倦。
最后，Kim教授谈论了增强现实可视化中一些仍未解决的问题以及相应的发展方向，包括如何放置增强物（如去除遮挡、决定尺寸位置）、如何为三类要求制定衡量标准、如何平衡增强物的自然性和可见性等等。
利用keynote之后的休息时间，来自于日本京都大学的Koji Koyamada向大家介绍了今年的SIGGRAPH Asia Symposium on Visualization会议征稿信息。该会议将会在泰国曼谷召开，被接受的论文将有机会被Computer Graphics Forum收录，所以也欢迎大家积极的投稿与参与。
论文报告
SESSION 1: Volume Visualization
今天的第一个session主要关注科学可视化中体数据可视化方面的工作。该session包含了三篇paper长文，两篇notes短文。长文中有一篇入选了TVCG，其所做的是将基于volume的欧拉方法和基于particle的拉格朗日方法（即particle trajectory，粒子轨迹）利用空间接近性进行结合，可以用于数据的时空邻域的提取和时空分割。实际上，这种在体可视化中结合基于particle的方法的使用，可以取长补短，为我们提供更广阔的探索特征的视角和思路。除了利用粒子轨迹的拉格朗日方法，在后面的一篇notes短文中，作者也使用了基于particle的绘制方法解决大规模非结构化数据中体元的可见性排序的问题。
图2 结合volume和particle轨迹的时空特征探索
另外，俄亥俄州立大学所做的paper长文则提出了一种基于概率分布的数据表示方式，与以往方法不同的是他们将数据的空间信息通过高斯混合函数也结合到了最终的分布中，不仅可以缩减数据的规模，降低存储开销，还能很好地保留原始数据的信息，很大程度上减少了不确定性。另一篇长文则关注了一种比较特殊的体数据，full-color volume data，即体素值即是颜色的分量值，作者根据颜色的相似性，通过调整不透明度和颜色的替换，设计了一种新颖的传递函数。此外，在等值面可视化中，另一篇短文则利用了GPU实现来加速等值面相似图(isosurface similarity maps)的计算。
图3 基于GPU加速的等值面相似图的计算
SESSION 2: Graphs and Netwoks
第二个session包括3篇全文论文和2篇note，其中一篇论文被TVCG期刊接收。
第一篇论文题为 “Proxy Graph: Visual Quality Metrics of Big Graph Sampling”，被TVCG期刊收录。在这里，proxy graph指的是大规模图（large graph）通过采样、过滤等方法得到的简化图，也可是图的骨架。在这篇文章中，作者提出采用基于形状的度量（shape-based metrics），评估proxy graph能在多大程度上代表原始的大规模图数据。
图4 评估Proxy Graph表示其原始大图数据的质量
边捆绑技术能有效缓解因边交叉导致的图布局混乱现象。文章“FFTEB: Edge Bundling of Huge Graphs by the Fast Fourier Transform”提出采用快速傅立叶方法，将边捆绑过程从图像空间转移到频谱空间，来提高边捆绑计算速度。短文“CactusTree: A Tree Drawing Approach for Hierarchical Edge Bundling”提出基于树绘制的边层次捆绑技术。此外，短文“Quasi-biclique Edge Concentration: A Visual Analytics Method for Biclustering”采用双聚类方法进行边聚集，以此来减少边交叉。另一文章“Visualizing the Uncertainty Induced by Graph Layout Algorithms”提出了 LayoutEnsemble 的图可视化框架，通过综合大量布局、度量图布局的不确定性，并减小这种不确定性对分析带来的影响。
图5 基于快速傅立叶变换的边捆绑技术
SESSION 3: Text, Annotation, and Coding
可视化可以有效的帮助用户对于文本信息的理解，同时在可视化中文本的标记也会大大提高可视化的可读性，今天下午的第二个session的主题就是文本，注释以及编码。可视化帮助用户理解文本数据主要有三个工作，其中一个工作是来自于浙江大学CAD&CG实验室，他们重点关注的是顾客与商家之间存在的争议，设计并且实现了一个可视分析系统分析争议的产生以及在争议背后的原因，另外一个工作来自于University of Stuttgart可视化研究组，他们的工作针对的是在文本中插入的文字大小的sparkline，他们对于在科学文献中如何应用sparkline以及sparkline的交互形式进行了调研，第三个工作是来自University of Washington的Human-Centered Data Science Lab，他们设计并且实现的系统Aeonium能够有效的帮助用户在协同编码的基础上对于社交媒体数据的分析。
图6 Fabian Beck报告Sparkline在科学文本中的应用
来自UCSB的任东昊同学报告的主题是通过文本提高可视化的可读性，他是北京大学可视化与可视分析实验室前成员，在实验室期间，就已发表了多篇高水平论文。他们今天介绍的工作ChartAccent是在可视化上增加annotation帮助用户对于可视化的理解进而辅助可视化storytelling的功能， 在调研了共106种不同注释形式并且建立设计空间之后，设计并且完成了ChartAccent系统，可以帮助用户快速方便的增加对于可视化的注释。
图7 UCSB的任东昊同学报告帮助用户快速有效地在可视化中增加注释的工作
Posters & Visual Storytelling Contest
paper session结束后，今天最后的一个环节是poster和storytelling竞赛作品的展示，时间一共是100分钟。
图8 同学们在张贴海报
图9 我组同学在海报前介绍自己的工作
图10 Storytelling现场展示作品
图11 我组同学在介绍Storytelling作品
在挂上各自的海报后，作者们会在其海报前向其他人介绍自己的工作，感兴趣的人也可以提出建设性的问题和建议与作者进行讨论。通过这种方式，与会者们可以面对面地交流自己的研究成果，这种直接的思想碰撞能够让大家得到非常有意义的启发，因此在这个环节会场的气氛也非常活跃。
图12 晚宴
在一天的紧锣密鼓的会议之后，主办方准备了丰盛的晚宴，与会者可以在一个轻松的氛围下享用精致可口的美食，结识有共同兴趣爱好的朋友。
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