“可视化与可视分析前沿进展”第9期CSIG图像图形学科前沿讲习班在北京大学成功举办

2018年12月26日至28日,由中国图象图形学学会主办,CSIG可视化与可视分析专业委员会、北京大学机器感知与智能教育部重点实验室、北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室联合承办的主题为“可视化与可视分析前沿进展”第9期CSIG图像图形学科前沿讲习班在北京大学举行,北京大学袁晓如研究员担任学术主任,共有来自全国各地的老师、学生以及企业工程师约60人参加会议,讲习班现场座无虚席、气氛热烈。

可视化与可视分析是对大数据进行分析的一种有效手段,日益受到重视。可视分析技术结合了可视表达、人机交互和自动分析技术,它的目标是使数据分析过程透明化。它在一个典型的可视分析流程中,自动分析的结果通过可视化展示给用户,用户通过人机交互技术评价、修改和改进自动分析模型,从而得到新的自动分析结果。当前,一方面可视化与可视分析的应用领域扩展到诸多城市、医疗、传统工业领域与日常生活,同时可视化也是对例如深度学习等复杂计算过程理解的利器;同时计算技术、交互技术的发展,也与可视化技术深度发展融合。

本期可视化与可视分析前沿进展讲习班的由北京大学袁晓如研究员任学术主任,邀请国内外可视化与可视分析及相关领域的知名专家作报告,使学员在了解学科前沿,提高学术水平的同时,增强与国内外顶尖学者的学术交流。

图1 北京大学袁晓如研究员

在讲习班第一天袁晓如研究员的报告《从易用到自动,可视化的下一个十年》回顾了可视化的发展历程,将其划分为史前时代(20世纪80年代前),创始时代(1980 – 2000),大众时代(2006 – 现在),提出可视化的自动将是可视化未来十年里发展的一大趋势。袁老师通过具体案例向大家讲解了如何构建面向大众的可视化,提高可视化的易用性,再到进一步利用构建高度自动的可视化。

 

图2 美国FXPAL赵健研究员

来自美国FX Palo Alto Laboratory (FXPAL)实验室的赵健就数据科学工作流的可视化设计和使用先进可视化技术提升交流与合作作了报告。数据科学工作流是指利用可视化的方法提高整个工作流的工作效率。主要分为以下4步:准备输入数据,进行数据探索,模型创造和结果展示。赵健老师主要围绕后三个步骤,展示了多个可视化和交互工作,帮助对于数据科学工作流进行分析。

图4 山东大学汪云海教授

提到可视化这一概念,很多人的第一印象可能是美观的图表、炫酷的动画、流畅的交互等等。但可视化更主要的作用,在于辅助用户进行数据分析和相关决策。好的可视化作品,能够准确地传达数据信息、帮助用户高效地执行分析。山东大学汪云海教授主要就可视化的自动设计对其近期的研究成果作了简要介绍。

图5 清华大学刘世霞教授

清华大学刘世霞教授主要介绍了她的三个工作,包括半自动化交叉领域调研、众包数据标注质量分析和可解释机器学习。其中主要在介绍半自动化领域调研,刘老师提到,在数据驱动的今天,科研论文越来越多,如何针对这些论文进行领域内的调研越来越称为一个问题,这个工作针对这个问题,采用了半自动化的方式调研交叉领域,帮助理解研究趋势,寻找研究方向。

图6  同济大学曹楠教授

美国国家医学院白皮书中指出,医疗领域的所有技术中,可视化尤为落后,需要大力发展来加强更新换代。针对非影像型数据的可视化工作存在较大的缺失,比如电子病例数据可视化;在精神医学研究中,患者的社交媒体信息也是医生们需要重点分析的数据。同济大学曹楠教授在基于智能可视化的电子病历分析及辅助诊疗技术的报告里详细阐述了可视化在医疗信息领域的应用。

图7  中山大学陶钧教授

流场可视化是科学可视化中的一个重要研究方向。流场无处不在,从海洋洋流,到血管中血流,香烟的烟雾等,都可以认为是流场。中山大学陶钧老师从流场可视化基本概念,基于特征的显性方法,基于特征的隐性方法等三个方面对基于特征的流场可视化进行讲述。

图8  美国宾州州立大学张小龙教授

美国宾州州立大学张小龙教授的报告是从认知和设计等角度看可视分析研究方法与理论。在做可视分析研究时,我们需要数据以及目标,提出设计需求,从而进行相应的设计,在进行评估后,再与目标比较,并进行后续的改进。围绕该过程,张教授讲授了如何收集用户需求,系统设计原则,设计和研究的关系,以及定性和定量的方式进行评估。最后,张教授提到了人机交互领域中的范式,包括人的因素、人机处理模型等,并对可视分析研究中的范式发表了自己的观点。

图9  沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学Ivan Viola教授

沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学的Ivan Viola教授关于全细胞可视化与建模的报告展现了可视化炫目精彩的一幕。对生物医疗数据的可视化的主要动因是其可以有效地帮助用户理解、探索生物医学数据,但仍然存在许多挑战。如其拥有复杂的几何构型,个体数量十分庞大,且在多尺度之间迁移十分困难。对于全细胞的可视化的任务被定义为通过计算机图形学和可视化的技术来描绘多尺度的生命形式。Ivan Viola在这里讲授了有关全细胞可视化的相关内容。

图10  浙江大学陈为教授

陈为老师主要讲讲解了时空大数据和海量动态图数据的可视化。时空大数据的可视化从理解、分析、服务三个角度切入,向分享了可视化研究工作的成果与经验。对海量动态图数据的讨论,再次强调了可视化技术的重要与动态图相关的技术和应用。

讲习班结束时,由中国图象图形学学会秘书长马慧敏,讲习班学术主任袁晓如为学员颁发了结业证书。两天半十场密集的专家报告,极大拓展了学员的视野,激发了大家可视化的研究兴趣和热情,同时通过相互交流,认识了新的同行,碰撞出诸多合作点,更加坚定了与会者从事可视化领域研究的信心。讲习班学员反应本次内容前沿新颖,既有最新技术的报告,也有未来方向的预测探讨,每位学员都有非常大的收获。

图11  学员提问

讲习班链接: 第九期|IGAL图像图形学科前沿讲习班

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