计算机辅助设计与图形学学报杂志

计算机辅助设计与图形学学报杂志2020年第10期

• 深度学习驱动的可视化

  刘灿, 赖楚凡, 蒋瑞珂, 李彦达, 杨昌和, 林志贤, 魏大同, 袁晓如

  近年来,深度学习技术在充足的计算能力之下得到飞速的发展.在可视化与可视分析流程中,部分需要人为参与的环节和问题,已然能够借用数据驱动的方式来替代和解决.该综述基于经典的可视化与可视分析流程,即可视化的压缩、构建、交互、评估等各个方面,审视了其中能够借助深度学习技术的部分,并对相关研究进行了详细而系统的论述,探讨深度学习技术与可视化结合带来的技术红利,深刻分析深度学习驱动的可视化未来发展的前景.

• 面向数据可视化的色彩计算

  曾琼, 汪云海, 屠长河, 陈宝权

  色彩在数据可视化中发挥着重要作用,是人们读取数值、感知趋势、发现异常的关键视觉编码元素.然而,色彩设计过程需要较多人为干预,存在低效耗时、难以拓展且易产生色彩的误用、滥用等问题.近年来兴起的数据可视化评估理论为解决上述问题提供了思路,即将色彩设计表达为在数据、用户、任务、设备等可视化应用环境下的最优决策.文中回顾了数据可视化领域色彩设计相关工作,主要包括色彩设计准则及其量化表达、自动色彩设计(色彩选择、色彩优化、色彩生成、色彩迁移)以及自适应色彩设计,论述了现有色彩计算研究对于探索智能化色彩设计的意义与启发,总结并分析了该领域未来发展趋势.

• 集合标量场可视化

  张明岽, 陈莉, 雍俊海

  集合仿真作为一种可以有效地模拟物理现象不确定性的方法,被广泛应用于各种不同的领域.为了更好地解释集合仿真产生的复杂数据,已经涌现出了一些有效的可视化方法,然而目前缺少一个统一的框架对这些工作进行梳理.针对集合仿真数据中最常用的集合标量场的可视化工作,从信息提取、趋势分离和可视映射3个维度进行综述和讨论,并提出了现有工作存在的问题和未来可能的研究趋势.其旨在为集合标量场可视化问题提供一个全面且概括的认识视角,并帮助初涉这个领域的研究或工程人员快速了解当前研究情况、找到自己需要的技术或研究点.

• 面向无线电监测与管理的可视化技术综述

  周芳芳, 谢慧萱, 罗晓波, 赵颖, 张健, 魏强, 辜方林

  频谱是一种承载无线电通信的自然资源,无线电管理部门需对其管辖范围内的无线电通信进行监测和管理,保障频谱资源被高效有序地使用.可视化与可视分析作为一种数据分析、信息挖掘和辅助决策的重要技术,广泛应用于分析各类仿真和监测获得的电磁大数据,以提升管理人员在无线电信号识别、无线电行为理解、通信干扰检测与处置、电磁环境态势感知等方面的能力.通过整理2000—2020年的相关文献,首先总结无线电监管发展历程和数据分析需求;然后从科学可视化、信息可视化和可视分析3个方面系统地梳理已有研究和应用场景;最后展望了该领域未来的研究方向.

• 传染病传播数据可视分析综述

  陈晓慧, 徐立, 葛磊, 张兵, 车森, 刘海砚

  近年来,各类恶性传染病频繁暴发,治理和防控难度越来越大,对人类健康、经济发展和社会稳定构成严重威胁.对传染病传播数据进行分析,有利于快速理解传染病传播过程和发展规律,为防控提供科学依据.传染病传播数据是具有时空特性的、蕴含流行病学特性的数据集合体,具有空间属性特征、时序属性特征和语义属性特征.文中根据传染病传播数据的特征,按照基于地图、基于时空立方体、基于时序和基于关系4种分类总结了传染病传播数据的可视化方法,简述了可视分析任务,即时空分布分析、关联因素分析、趋势预测分析,以及相对应的可视分析工具.最后,总结了对传染病传播数据可视化领域的困难与难点,并预测了发展趋势,以期为传染病传播分析提供新的角度.

• 多元网络可视分析综述

  刘玉华, 倪璐珊, 周志光

  多元网络是一种常见的网络结构,不仅描述了数据之间复杂的关系结构,而且记录了数据本身所具有的多维属性信息.多元网络可视分析方法研究能够帮助用户全面而深入地探索多元网络中隐藏的复杂特征及其关联模式.文中面向多元网络可视分析方法进行深入的调研和分析,首先从可视化展现形式出发,介绍多视图协同、简化表达、属性布局、点边映射和矩阵表达等多元网络可视化方法;其次对多元网络可视分析中的交互方式进行层级划分和详细介绍,包括视图层级、视觉结构层级和数据层级;进一步概述多元网络可视分析方法在社交网络、地理交通和深度学习等领域的应用;最后总结多元网络可视分析研究面临的挑战,对其未来发展趋势进行展望.

• 数值型关联分析中连续属性的探索式分区方法

  罗月童, 吴帅, 尹光源, 汪涛

  连续属性分区是数值型关联分析的核心问题与难点,为此提出“先粗略分区并进行关联分析,然后用户自由探索关联规则并给出分区建议,进而根据建议进一步分区”的迭代分区方法.提出基于最大化相邻区域置信度的目标函数以及满足区域支持度阈值的约束条件的子区域生成算法,以提供置信度较高的候选子区域.提供了一套可视分析系统,以允许用户通过结合现有规则数据选择候选子区域从而进一步优化分区.用户可以基于散点图和弦图观察规则信息及规则间的联系从而挑选感兴趣的规则;在柱状图中进一步观察选中规则的详细信息并挑选子区域以形成分区建议.用户可以观察多条规则并分别选择候选子区域,为消除选中子区域间的差异与矛盾,提出了基于“先过分割再合并”策略以及3条合并原则的区域整合算法,以形成分区结果并进行迭代.通过使用1组合成数据集、3组公开数据集以及云南省交通违法事故数据集进行案例分析,均获得了高置信度的规则,验证了所提出方法的有效性.

• 新冠肺炎疫情数据多维度可视分析方法

  刘建湘, 刘海砚, 陈晓慧, 李佳, 康磊, 赵清波

  对新冠肺炎疫情数据进行可视分析,可以直观展示疫情动态、挖掘疫情传播规律、预测疫情发展趋势.以开源渠道获取的多维时空新冠肺炎疫情数据为基础,针对疫情数据的多维时空特征构建病例数量数据集、病例来源数据集和病例关系数据集.在数据预处理的基础上,综合应用时间轴交互、流行病数学模型等分析方法,提出一个新冠肺炎疫情可视化模型,采用递进式分析的方法对典型传染病疫情数据进行可视分析.以河南省的疫情数据为例,展示了新冠肺炎疫情态势,挖掘了新冠肺炎疫情来源特征,总结了新冠肺炎疫情传播模式,预测了新冠肺炎疫情未来趋势,为河南省新冠疫情防控提供了科学依据.

• 面向分析任务的表格数据可视化交互构建

  马楠, 袁晓如

  用户面对多属性数据时的挑战在于选择合适的属性并创建有意义的可视化.为了快速地探索更多属性,并针对不同分析任务生成合理的可视化推荐,提出一个框架.首先定义一组可视化语言规则,描述数据转换、聚合和可视化映射的规则;然后归纳总结数据分析任务及参考可视化分析任务,生成相关可视化推荐.为了帮助用户更加灵活地探索数据,在分析中生成见解,实现了一个交互式可视分析系统,基于可视化语言和分析任务规则,根据用户指定的属性及不同分析任务推荐生成有效的可视化集合.

• 基于局部特征的扩散张量场插值追踪方法

  傅宝锋, 毕重科, 李家扬, 杨璐

  基于扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)进行人脑白质神经纤维追踪可以实现活体无创重建纤维.由于DTI分辨率的局限性,在追踪过程中需要对扩散张量场进行插值以获取连贯的纤维成像.但是,新插入的扩散张量往往会受到奇异点附近张量的无方向性影响,而产生挤压效应与方向的不连续问题.提出一种基于局部特征的扩散张量场插值追踪方法,通过考虑扩散张量各向异性与距离影响来优化各扩散张量主方向的旋转方向,保持追踪过程中纤维的连续性;通过对特征值和特征向量分别插值,保持扩散张量的各向异性.最后,对2种典型的奇异点张量场进行插值,并与已有的典型的张量场插值方法相比较.实验结果表明,该方法有效地避免了扩散张量场中奇异点的干扰,成功地实现了对扩散张量场的纤维追踪.

• 文献聚类结果可视分析方法研究

  余敏槠, 余晓敏, 王杨, 陈恺心, 单桂华, 金钟

  在信息化时代,文献数据呈爆炸式增长.面对海量无标签的文献数据,无监督文本聚类能够快速、高效地对大规模数据重新组织和归纳.然而,影响文献聚类效果的因素是多方面的,从数据处理到文本表示方法到聚类算法的选择,在任意一个环节不同的选择产生的结果可能大相径庭;且在各环节方法种类多样使得文献聚类结果难以解释和评估,对做好文献聚类工作造成了很大困扰.为此,提出了一个完整的文献聚类结果可视分析框架.该框架包含数据预处理、文本表示、文本聚类、聚类结果可视分析各个环节,采用语料结构可视化、语料内容可视化、文本向量维度可视化以及可视化交互对聚类结果进行解释、分析、评估、调整和优化.基于该框架,设计并实现了文献聚类结果可视分析系统,研究了采用不同文本表示方法、不同聚类算法对聚类结果产生的影响.最后,通过3个案例,验证了该框架有效性.

• 动态图序列演变模式的可视化

  原恺涓, 傅四维, 葛晓东, 巫英才

  动态图的分析在许多领域都十分重要.随着数据的增加,数据分析师通过从多个动态序列中分析频繁的演变模式来发现有价值的规律.然而,结构复杂、数据量大、演变过程多样等特征为理解动态图数据的演变模式带来了极大的挑战.为了提取大规模动态图数据中普遍存在的演变模式,提出一种动态图序列演变模式的可视化方法.首先将动态图序列转换成事件序列,然后,在此基础上提取频繁出现的动态图序列片段,并总结成演变模式;此外,开发了一个整合文中方法的交互式原型系统,以支持自上而下的动态图数据的探索.最后通过家谱树网络和科研合作网络这2个案例,证明了该方法在真实世界应用中的可用性和有效性.

• 京剧剧本可视化系统

  侯文军, 张博

  京剧剧本内容包括了大量京剧相关元素,但在京剧与可视化相结合的领域内,对京剧剧本的关注度不足.为了使受众更好地了解京剧剧本,以HTML5相关技术为基础,设计并完成了包含京剧剧本列表、京剧剧本概览图、京剧剧本指纹图和京剧剧本情节图4个可视化模块的京剧剧本可视化系统.首先,对京剧剧本内容中涉及到的元素进行归纳与定义;其次,综合需求分析与要素特征,设计京剧剧本可视化的表现方案;最后添加交互,整合并实现可视化系统.基于对照实验,邀请用户参与实验,并分析用户的主观满意度、任务时长和正确率,这些指标表明,该可视化系统具有良好的可用性,且可以辅助用户了解剧本概况与内容.

• 基于非局部均值约束的深度图像超分辨率重建

  范佩佩, 董秀成, 李滔, 任磊, 李亦宁

  针对现有的基于卷积神经网络的深度图像超分辨率重建算法对映射关系的学习大多局限在图像局部感知域的问题,提出一种基于非局部均值约束的深度图像超分辨率重建算法.该算法中输入的低分辨率深度图像无需上采样预处理,输入的低分辨率深度图像通过亚像素卷积神经网络训练后,由亚像素组合层实现上采样;然后利用图像的自相似性对上采样结果施加非局部均值约束,得到最终的重建结果,建立了端到端深度图像超分辨率重建网络.在Middlebury数据集上的实验结果表明,文中算法无论是主观视觉效果,还是均方根误差和结构相似性上的客观评价指标,均得到了明显的改善,优于现有RDN和EDSR算法,重建效果良好.

• 基于图像语义的服务机器人视觉隐私行为识别与保护系统

  李中益, 杨观赐, 李杨, 何玲

  为了平衡摄像头使用与用户隐私泄露间的矛盾从数据源上解决隐私泄露问题,提出基于图像语义的服务机器人视觉隐私行为识别与保护算法并集成开发隐私保护系统.首先将注意力模型与卷积神经网络结合,提出融合注意力模型的卷积神经网络场景识别算法;然后设计基于Inception-v3和长短期记忆网络的涉隐私图像语义特征描述算法,进而形成基于图像语义的服务机器人视觉隐私行为识别与保护算法.以室内场景数据集MIT Scene-67为训练和测试数据集,与4种算法比较的实验结果表明,融合注意力模型的卷积神经网络场景识别算法在识别准确性和鲁棒性方面优于比较算法.所实现的视觉隐私行为识别与保护系统性能测试结果表明,系统平均隐私识别准确率和隐私场景语义描述正确率分别为91.65%和86.60%,表现出良好的鲁棒性和隐私保护性能.

• 基于模式的移动应用UI设计模型转换方法

  苏比努尔·艾合买提, 华庆一, 吴昊, 王博, 姬翔, 南亚会, 丁敏喆

  为异构移动设备开发用户界面是一项挑战,需要有方法和技术支持(半)自动建模和实现.基于模型的方法虽然支持界面的自动生成,但难以保证界面的可用性;界面设计模式可用于提供界面的可用性,但它是设计经验的非形式描述.因此,提出了一种基于模式的界面设计模型转换方法.其特征在于,在卡梅隆参考框架的抽象界面模型和具体界面模型之间引入一个基于模式的中间层次,以支持界面的可用性建模;同时设计了一个界面模式标记语言,提供界面可用性特征的形式化表示.为了比较所提出方法的有效性,实现了一个安卓应用的3个不同版本,分别采用了基于模型、基于模式和文中方法.评估数据显示,在可用性方面,该方法比基于模型的开发方法提高了44%,主观满意度方面提高了18%;在代码生成能力方面,比基于模式的开发方法提高了66%,界面开发效率方面提高了50%.实验结果表明,该方法能够较大幅度地提高(半)自动生成界面的可用性.

• 动作捕捉实现的人机交互工作负荷评价方法

  郭庆, 邓子毅, 程胜龙, 刘昕杰

  为了定性定量地评估民航机务维修人员在工作过程中承受的工作负荷,提出基于动作捕捉技术的人机交互工作负荷的评价方法.首先根据动作数据以及人体参数创建数字虚拟人,并根据欧拉四元数运算规则驱动虚拟人在虚拟空间中运动;然后采用逆动力学与Roberson-Wittenburg方法推导虚拟人在执行维修任务过程中所承受的关节力,并用人体的实际用力与人体的最大可用力的比值来衡量维修人员在维修过程中与维修对象交互时产生的工作负荷;再使用动作捕捉设备,针对4个常见的机务维修任务在停机坪上进行维修工作实验,获取相应的动作数据并计算出相应的工作负荷.实验结果表明,文中方法可以快速地计算出实验人员在进行维修作业时的工作负荷,并且其计算结果与人的主观反馈一致.