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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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一个基于经验获得的关于制图学和地理空间可视化的交互元素分类(An Empirically-Derived Taxonomy of Interaction Primitives for Interactive Cartography and Geovisualization)

在可视化领域,交互是一种重要的人与数据交流的方式。在制图学和地理空间可视化的工作中,由于数据具有的时空特性,对用户来说,需要感知基于地理空间、时间空间与树形控件的信息,在具体的任务中,交互会扮演十分重要的角色。因此这篇论文,他们的采访对象是十几个地理、制图、基于地图的可视化等方面的专业领域人士。设计了两轮实验,获得了一手的实践经验,并且从中总结得出了基于不同任务的交互分类。

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StoryFlow: 追踪故事的发展脉络(StoryFlow:Tracking the Evolution of Stories)

讲故事是人类与生俱来的本领,就像《疯狂原始人》里主人公总是在夜里给大家讲故事一样,人们习惯并喜欢讲故事、听故事。但当故事复杂的时候,尤其是参与的人物之间关系随时间变化、故事的场景也随时间变化时,要很好地”讲“一个让人理解的故事就很有挑战性了。来自微软亚洲研究院的Liu等人在今年的VIS会议中提出的StoryFlow系统,很好地提供了一个基于故事线(Storyline)的追踪故事发展的可视化方法。如下图所示。
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通过交互式可视化理解商业生态系统中企业间的关系 (Understanding Interfirm Relationships in Business Ecosystems with Interactive Visualization)

商业生态系统具有数量庞大、关系复杂、公司网络遍布全球的特点,与此同时他们通过相互之间的合作、合伙和竞争来创造和交付新产品和服务。考虑到商业生态系统在数据规模,复杂度和快速变化方面的迅猛增长,以及经济和竞争带来的压力,分析人员要面对迅速理解这些企业关系网络中的基本特征的高强度任务。而已有工具只能提供以查询或列表形式等有限的交互分析功能。本文为解决大规模商业数据快速分析的问题,设计并实现了dotlink360,一个交互的可视化系统,提供了能够洞察商业生态系统的组成成分,时序统计信息和各个属性之间的连接关系的功能。

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所见即所得体可视化 WYSIWYG Volume Visualization

三维体数据(Volume Data)是非常常见的数据类型。从数值模拟,到CT成像,体数据可以描述三维纵深的信息。在之前的文章中,我们讨论过体数据的传递函数问题。要把三维体数据的密度数值转化为人可识别的颜色,需要利用传递函数(transfer function)把密度值映射为颜色和透明度。但是传递函数往往难以确定。这也成为体数据可视化广泛使用的一个障碍。我们在刚刚过去的IEEE Visualization 2011会议上的论文WYSIWYG (What You See Is What You Get) Volume Visualization就是对建立更加直观易用的体数据可视化的最新尝试。在这个工作中,我们首先用一个比较简单的预设的传递函数显示目标体数据。以后使用者可以象在Photoshop上使用各种笔刷绘制图片一样,直接修改体数据渲染结果。甚至可以直接擦除、改变对比等。这样,复杂的体数据变得如此易用。

工作的构思来源于我们2005年在Pacific Graphics上的Volume Cutout。当时是直接在绘制的体数据图像上通过手绘输入,获得预想的分割结果。今年我们的工作就是对此的进一步,可以对体数据绘制的各种细节进行直观的干预。

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