基于視覺感知的風(fēng)格可視化研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩131頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、信息可視化是將繁復(fù)的數(shù)據(jù)圖形化的科學(xué),主要是通過人的視覺來理解數(shù)據(jù)。因此如何更好地可視化來幫助視覺理解數(shù)據(jù),是一個(gè)非常重要的問題。近年來,視覺感知(Visual Perception)受到了信息可視化領(lǐng)域越來越多的重視,自2012年以來,每年的Vis會(huì)議上(Information Visualization)都有專門的Perception專題。視覺感知在可視化中的研究成為了繼可視化布局研究、多維數(shù)據(jù)可視化、圖與社交網(wǎng)絡(luò)及可視分析等領(lǐng)域之

2、后的又一個(gè)研究熱點(diǎn)。
  但是將量化的視覺感知理論應(yīng)用到可視化場(chǎng)景中的研究目前還是很少,以及如何在增強(qiáng)視覺感知的同時(shí)提高用戶的視覺興趣也少有研究者涉及。目前的研究是借鑒了圖像處理中關(guān)于視覺感知的應(yīng)用技術(shù),例如地圖可視化中,但是這種技術(shù)很難拓展到社交網(wǎng)絡(luò)等其他熱點(diǎn)領(lǐng)域。基于視覺理論的可視化構(gòu)圖由于其符合視覺特征所以會(huì)更容易被感知,而具有藝術(shù)風(fēng)格的可視化被實(shí)驗(yàn)證明具有更強(qiáng)的視覺印象,因此本文研究基于視覺感知的風(fēng)格可視化,將量化的視覺感

3、知理論應(yīng)用到可視化優(yōu)化,并進(jìn)行風(fēng)格可視化生成,是非常有價(jià)值的研究。
  鑒于此,本文在以下三個(gè)方面展開研究。具體而言:
  1.風(fēng)格可視化研究。本文在研究了油畫風(fēng)格地圖、素描筆畫模型和素描風(fēng)格可視化的基礎(chǔ)上,提出了一種素描風(fēng)格增強(qiáng)的可視化方法。該方法通過對(duì)可視化中的基本圖元(點(diǎn)、線)進(jìn)行素描風(fēng)格繪制建模,可生成具有逼真效果的素描風(fēng)格可視化,特別是素描中的“overshoot”效果,增強(qiáng)了素描風(fēng)格的表達(dá)。通過在多種可視化樣式上

4、的對(duì)比和用戶實(shí)驗(yàn),本文所提出的方法具有更強(qiáng)的素描風(fēng)格表現(xiàn)力和視覺吸引力。
  2.基于視覺尺度的可視化優(yōu)化研究。本文在研究了視覺注意理論及其在可視化中的應(yīng)用基礎(chǔ)上提出了一個(gè)多尺度下感知優(yōu)化的圖可視化方法。首先本文提出了圖感知的三個(gè)準(zhǔn)則:簡(jiǎn)化性、層次性和區(qū)分性。然后定義了多尺度下節(jié)點(diǎn)的感知重要性度量及感知范圍,通過進(jìn)行布局簡(jiǎn)化和布局形變以及定義點(diǎn)線大小與顏色的感知距離對(duì)圖可視化進(jìn)行優(yōu)化。最后對(duì)不同尺度下基于感知優(yōu)化的圖可視化進(jìn)行了對(duì)

5、比分析,并且對(duì)顏色的感知優(yōu)化做了進(jìn)一步的研究。通過與經(jīng)典的圖簡(jiǎn)化方法進(jìn)行對(duì)比分析,可以發(fā)現(xiàn)本文所提出的框架可以幫助人們更好的理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、感知數(shù)據(jù)的特征并且我們還發(fā)現(xiàn)點(diǎn)的顏色使用暖色更利于感知。
  3.基于視覺跟蹤的風(fēng)格可視化研究。本文在研究了基于眼睛跟蹤數(shù)據(jù)的可視化評(píng)估的基礎(chǔ)上,提出了一種模擬視覺跟蹤過程的模型——視覺流模型,并通過與素描風(fēng)格可視化結(jié)合應(yīng)用到圖可視化中。該模型通過計(jì)算節(jié)點(diǎn)或聚類的顯著性構(gòu)建視覺流模型,并基于該

6、模型優(yōu)化可視化布局。實(shí)驗(yàn)表明基于視覺流模型的素描可視化可以增強(qiáng)用戶的視覺感知,且具有很好的有效性和應(yīng)用性。
  在此基礎(chǔ)上,本文將上述相關(guān)研究應(yīng)用具體到微博信息傳播可視分析系統(tǒng)中。本文通過提出一種信息傳播函數(shù)與可視化系統(tǒng)來研究微博的信息傳播過程,并將視覺感知與素描風(fēng)格可視化應(yīng)用到系統(tǒng)中。通過實(shí)驗(yàn)分析與用戶調(diào)研分析,證明本文的研究在幫助用戶分析數(shù)據(jù)特征上具有非常好的效果。
  本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要表現(xiàn)在:(1)針對(duì)風(fēng)格可視化研究,

7、提出了增強(qiáng)素描風(fēng)格的可視化方法。該方法定義了點(diǎn)、線的素描風(fēng)格繪制算法,然后基于網(wǎng)絡(luò)圖的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)定義了點(diǎn)、線的重要性,最后將二者結(jié)合起來生成具有素描風(fēng)格的可視化。通過與同類可視化效果的對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)本文所提方法具有更強(qiáng)的風(fēng)格化和更為逼真的手繪素描效果;(2)針對(duì)視覺注意理論的可視化研究,提出了一個(gè)多尺度下感知優(yōu)化的圖可視化方法。該方法反映了人們?cè)诓煌叨壬纤兄降男畔⒁彩遣煌?,考慮到了數(shù)據(jù)特征與細(xì)枝末節(jié)間的平衡。通過與經(jīng)典的圖簡(jiǎn)化方法

8、進(jìn)行對(duì)比分析,可以發(fā)現(xiàn)本文所提出的框架可以幫助人們更好的理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、感知數(shù)據(jù)的特征;(3)針對(duì)視覺跟蹤的風(fēng)格可視化研究,提出了一種模擬視覺跟蹤過程的模型——視覺流模型,通過該模型可以分析視覺軌跡特征并指導(dǎo)圖可視化優(yōu)化。與風(fēng)格可視化的結(jié)合可以增強(qiáng)用戶的感知。
  本文的主要貢獻(xiàn):對(duì)基于視覺感知的風(fēng)格可視化進(jìn)行了深入的研究,對(duì)其中的一些關(guān)鍵問題進(jìn)行了建模或設(shè)計(jì)了相應(yīng)的算法,并將研究具體應(yīng)用到實(shí)際問題中。實(shí)驗(yàn)分析表明,本文所提出的這

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論