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Charticulator: 交互式构建定制的图表布局(Charticulator: Interactive Construction of Bespoke Chart Layouts)

定制的图表更具表现力,可以根据想要传递的数据洞察进行细节的设计,从而让目标用户更容易注意、理解和记忆这些图表。用户想要创建这些图表,可以使用绘图的工具,但是这些工具需要手动设置数据和属性的映射,比较低效;可以用可视化的库编写代码实现,但是用户需要有较高的编程技能;也可以使用一些交互式的可视化构建工具,但是这些一般需要用户从一些模版中进行选择,因而表现能力不足,并且提供的布局方式有限或者提供的布局构建的交互不够方便。针对已有工作存在的问题,[1]的作者们提出了Charticulator,可以灵活创建可视化布局。

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Deadeye:基于双眼呈现的前注意可视化技术(Deadeye: A Novel Preattentive Visualization Technique Based on Dichoptic Presentation)

突出效果(Pop out effect)被广泛地应用于人机交互和可视化领域。一个典型的例子是,当我们使用浏览器的页面搜索功能时,被搜索到的文字会被高亮出来。突出效果基于前注意(Preattentive)视觉特征,典型的前注意视觉特征有色调、形状、闪烁等。这一类的特征能够有效地吸引人的注意,凸显出来(Pop out),在较短的时间内(通常为200-250毫秒)被人类的视觉系统识别到,并且不会随着干扰的增多而受到影响。本工作提出了一种基于双眼呈现的前注意视觉方法:Deadeye。

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一种基于三维卷积稀疏编码的体渲染智能系统方案 (An Intelligent System Approach for Probabilistic Volume Rendering using Hierarchical 3D Convolutional Sparse Coding)

图8:Kiwi数据和Aneurysm数据的体渲染结果,分别为[2]、[3]和本文方法

直接体渲染是一种表现三维体数据的强大可视化手段。过去数十年间,研究者们进行了大量的研究,来提高体渲染的速度与质量。其中,传递函数的设计是影响这两个指标的一个重要因素。传递函数将体素的值映射到诸如颜色、不透明度、可见性等光学性质。然而,要设计一个好的传递函数通常面临着很大的困难,对非专业使用者更是如此。绝大多数传递函数设计的方法都依赖用户大量的交互,用户需要根据数据的统计特征,通过不断试错,以求达到好的效果。这里的统计特征通常是数据某些属性的直方图。在本文中,作者提出了一种基于机器学习方法:三维卷积稀疏编码,能对体素进行精确分类,从而得到优秀的体渲染结果。同时,基于智能系统的交互方式,能让用户通过直观的输入,来完成传递函数设计过程。

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MyBrush:可个人代理的交互刷选(MyBrush: Brushing and Linking with Personal Agency)

本文[1]通过在交互中加入个人代理,对流行的交互刷选技术进行了推广。将现有的交互刷选研究映射到一个设计空间,并把交互技术解构为三个部分:源(被刷选的对象),链接(源和目标之间的关系表达),和目标(显示源相关的是什么)。采用这种设计空间,本文创造了MyBrush,这是一个统一的接口,在交互刷选中提供个人代理,用户可以灵活配置多个刷的源,链接,和目标。三个焦点小组的实验结果表明,不同背景的人用不同的方式使用个人代理,包括执行复杂的任务和显式地显示链接。我们对这些结果进行了反思,为未来个人代理在信息可视化中的作用奠定了基础。

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用于3D数据探索的混合触感/有形交互 (Hybrid Tactile/Tangible Interaction for 3D Data Exploration)

在三维数据的可视化中,交互探索是非常重要的一部分。为了达到这一目的,研究者经常要依赖于专用的3D输入设备,例如平板电脑和大屏幕显示墙。这些设备提供了新的交互范式:触感(tactile)输入和有形(tangible)输入。触感输入通过使用一些单手或双手触控的映射和窗口部件来实现,而有形输入是基于在三维空间中通过物理移动专门的移动设备来达到交互。但是,在实际运用中,不同的输入范式之间的过渡仍然是未知的。尽管这两种输入在以往的工作中都出现过,但是并没有人研究它们在三维数据可视化探索中各自的益处和挑战。如何将触感和有形交互结合起来用于三维数据探索也成为了一个仍待解决的问题。因此,今年SciVis的一篇文章[1]设计并评估了一种结合触感和有形范式的交互界面,用于三维数据探索。文中针对流体动力学领域,首先了解了在三维数据探索中的一些基本的交互任务和交互技术,然后基于这些发现提出了一种针对常见的三维可视化任务这两种范式混合映射的设计空间,最后对其中的某些混合映射进行评估并通过用户调研将其与单独使用触感和有形输入的方法分别比较。

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Vega-Lite:交互式图形的语法 (Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics)

Vega-Lite是一种高级语法。它支持简洁的json格式的语法,能够快速地定义交互式数据可视化。 继续阅读 »

单子探索:一叶知秋 (Monadic Exploration: Seeing the Whole Through Its Parts)

在日常学习、工作和生活中,人、事、物之间以各种各样的关系彼此关联着:人们之间存在着社交网络关注的关系;研究人员之间存在着项目合作、论文合作者的关系;著作之间存在着引用的关系等等。这些存在关系的数据构建出了一个关系信息空间。对这个空间进行浏览 (navigation) 有助于我们更好地探索其中存在的关系结构。而对关系信息空间进行浏览并不总是很容易的,尤其是当这个空间存在着异构的、或大规模的数据项。这篇文章[1]则提出了一种新的浏览关系信息空间的方法——单子探索

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信息可视化与空间关系:设计机遇与实验性结论(Information Visualization and Proxemics: Design Opportunities and Empirical Findings)

信息可视化中,鼠标是常用的交互设备。然而,鼠标作为一个和桌面设备紧密联系的输入方式,对于一些非桌面设备并不能很好的适用。比如,对于高分辨率屏幕墙,用户站在这样的可视化终端面前,更直接的交互方式是通过他的移动、方位、朝向和距离来作为交互的输入。来自哥本哈根大学的学者针对高分辨率屏幕墙的信息可视化方法, 利用空间关系的概念作为出发点,探讨了大屏幕上信息可视化的交互方案。文章被发表在2013年可视化会议IEEE InfoVis上[1]。在论文中,他们也通过实验和用户研究,探讨了单用户和可视化终端之间的空间关系作为交互的可能行与可行性。同时,他们也已经开发了一个基于空间关系的初步原型系统,实现了诸如缩放、平移、查询和筛选等功能。实验在在不同用户和可视化任务下进行测试,被用来和以往的三维鼠标比较,得到了不错的结果。

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SketchStory:通过任意描绘讲述参与感更强的故事 (SketchStory: Telling More Engaging Stories with Data through Freeform Sketching)

近年来,大部分的可视化工作多关注于如何将数据中的模式或关系通过图形图像的形式表现出来。而向听众展现数据中的发现,讲述数据背后故事,同样是数据探索的一个主要目标之一。可视化作为讲述数据故事的媒介已经引起了人们的关注,叙述可视化(Narrative Visualization)方向就探讨如何通过新颖、有创意的可视化及可视分析方法来讲数据中的故事。本文作者受白板板书叙述方式的启发,提出了一种使用电子板,以笔和触摸为输入的叙述方式,帮助演讲者叙述故事,提升演讲者和听众的参与感[1]。

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MotionExplorer:基于层次化聚类的人体运动捕捉数据探索系统 (Exploratory Search in Human Motion Capture Data Based on Hierarchical Aggregation)

运动捕捉数据在体育、医疗和影视行业十分有用,已有的运动序列被用来做运动合成。然而这类数据因为其本身数据量非常庞大,同时具备高维与时序性质,对它们的浏览、分析和关键动作序列提取是一个难点。以往的分析工具中,专家会用手动提取的方法对数据库检索,然而这些建立在文本检索之上的工作实在繁琐,为此,来自德国的一批可视化研究者们开发出了系统MotionExplorer系统用于对运动捕捉数据的可视化方法的浏览与分析,这个直观的可视分析系统为运动捕捉数据的分析提高了效率和方便。

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