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Visualisierung

Visualisierung. Prolog und Einführung. Veranstalter. Prof. Dr. Detlef Krömker & Tobias Breiner Varrentrappstraße 40-42, 2. OG, Zi 210 60486 Frankfurt Tel. .: 49 (0)69 9799 5152 Email: tbreiner@gdv.cs.uni-frankfurt.de www: http://www.gdv.cs.uni-frankfurt.de

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Presentation Transcript

  1. Visualisierung Prolog und Einführung

  2. Veranstalter Prof. Dr. Detlef Krömker & Tobias Breiner Varrentrappstraße 40-42, 2. OG, Zi 210 60486 Frankfurt Tel. .: 49 (0)69 9799 5152 Email: tbreiner@gdv.cs.uni-frankfurt.de www: http://www.gdv.cs.uni-frankfurt.de Sprechstunde: nach Vereinbarung Sekr. Frau Goinar Varrentrappstraße Robert-Mayer-Straße Johann Wolfgang Goethe-UniversitätFachbereich Mathematik und InformatikGraphische Datenverarbeitung Visualisierung – Vorlesung 1

  3. Übersicht • Einordnung in GDV Veranstaltungen • Organisatorisches • Themen der Vorlesung • Literaturempfehlungen + weitere Quellen • Einführung: Was bedeutet Visualisierung? Visualisierung – Vorlesung 1

  4. Struktur der GDV Lehr- und Ausbildungsangebote Visualisierung – Vorlesung 1

  5. Vorlesung Animation SS 2006 • traditionelle Animationsmethoden (Stop Motion, Knetanimation etc.) • Computer Recorded Animation (Motion Capturing, Dinosaur Input Devices) • Computer Aided Animation (Keyframing, Morphing etc.) • Computer Generated Animation (Simulationsmethoden etc.) • Digital Pre- und Postproduction Visualisierung – Vorlesung 1

  6. LehrveranstaltungenGraphische Datenverarbeitung WS 2005/06 Visualisierung (V2+Ü1) Praktikum GDV (P4) Datenkompression 2 (2V) OpenGL (2V+2Ü) SS 2006 GDV (4V+2Ü) Animation (2V+1Ü) Seminar+Proseminar Datenkompression 2 (2V) NSR (2V+2Ü) (alle Angaben ohne Gewähr!!!) Visualisierung – Vorlesung 1

  7. Visualisierung V2 + Ü1 Mi 12-14 Uhr Mi 14 - 16 Uhr (14-tägig) SR 202 SR 202, ab 09.11.2005 (Prof. Dr. Detlef Krömker & Tobias Breiner)(Tobias Breiner) Visualisierung – Vorlesung 1

  8. Zur Vorlesung • Mittwoch, 12:00c.t. – ca. 14:00 • Folien und Infos zur Vorlesung: www.gdv.cs.uni-frankfurt.de -> Lehre -> WS2005 -> Visualisierung Visualisierung – Vorlesung 1

  9. Organisation • Vorlesungsfolien auf WWW Server http://www.gdv.cs.uni-frankfurt.de • Leistungsschein durch Fachgespräch • (Belegschein: Übungsanmeldung (1. Übung oder GDV-Sekretariat) erfoderlich) • Rechner-Account bei GDV (nach Übungsanmeldung möglich, im Sekretariat melden) Visualisierung – Vorlesung 1

  10. Visualisierung Themen der Vorlesung (1) • Was bedeutet Visualisierung? • Einführung • Definition • Semiotik • Wann ist eine Visualisierung gut? • Ziele, Anforderungen, Gütekriterien • Der Visualisierungsprozess • Visualisierungspipeline • Referenzszenarien Visualisierung – Vorlesung 1

  11. Visualisierung Themen der Vorlesung (2) • Was kann visualisiert werden? • Daten und Information • Datenarten, Datenquellen, Datenformate • Über den Nutzer • Ziele bei der Visualisierung • Vorwissen und kulturelle Unterschiede • Auge und Display • Grundlagen des Sehens • Das ideale Display Visualisierung – Vorlesung 1

  12. Visualisierung Themen der Vorlesung (3) • Einige Wahrnehmungsprozesse • Helligkeit, Kontrast und Farbe • Gestalt und vis. Grammatik f. Diagramme • Visual Pre-processing, Attention, Suche • Grundlegende Visualisierungstechniken • Mapping auf Geometrie, Farbe, Textur • Visuelle Objekte, Datenobjekte, Glyphen • Bild. vs Wort Visualisierung – Vorlesung 1

  13. Visualisierung Themen der Vorlesung (4) • Spezielle Visualisierungstechniken • Multiparameter, Volumen, Strömung • Raumwahrnehmung & 3D Visualisierung • Informationsvisualisierung • Interaktive Visualisierung • Human Computer Interaction • Navigation • Visual Thinking • Zusammenfassung, Rückblick, Ausblick Visualisierung – Vorlesung 1

  14. Die drei Bücher zur Vorlesung • Heidrun Schumann, Wolfgang Müller: Visualisierung - Grundlagen und allgemeine Methoden Springer 2000 • Colin Ware: Information Visualization: Perception for Design Academic Press 2000 (Morgan Kaufmann Publishers) • Robert Spence: Information Visualization ACM Press 2001 (Addison-Wesley) Visualisierung – Vorlesung 1

  15. Hausaufgabe • LESEN SIE DIESE DREI BÜCHER!!! (in diesem Semester) • Nach jeder Vorlesung: Angabe von Kapiteln in den Büchern – Hausaufgabe: lesen bis zum nächsten Mal • Prüfungsstoff • Wo finden sich diese Bücher? Visualisierung – Vorlesung 1

  16. Weitere Literaturempfehlung • Stuart K. Card, Jock D. Mackinlay, Ben Shneidermann Readings inInformation Visualization: Using Vision to Think Morgan Kaufmann Publishers 1999 Visualisierung – Vorlesung 1

  17. Weitere wichtige QuellenInternationale Konferenzen • IEEE Visualization • seit 1990 jährlich • IEEE International Symposium on Information Visualization • seit 1997 jährlich • Symposium on Visualization (VisSym) • Seit 1995 • ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI) • Konferenzreihe der ACM SIGCHI (Special Interest Group on Computer Human Interface) • seit .. 8X jährlich • Eurographics • Konferenzreihe der Eurographics Organisation • seit 1979 jährlich Visualisierung – Vorlesung 1

  18. Weitere wichtige Quellen Zeitschriften / Journals Proceedings of Eurographics Transactions on Graphics ACM Computer Graphics IEEE Computer Graphics and Applications Computer and Graphics Communications of the ACM Visualisierung – Vorlesung 1

  19. Was bedeutet „Visualisierung“? Vorlesung Visualisierung - Teil A

  20. Visualisierung • videre (lat.) – sehen • to visualize: to form a mental image of ... • to visualize: to remember or to imagine as if actually seeing • visualization: constructing a visual image in the mind • visualization: graphical representation of data or concepts Visualisierung – Vorlesung 1

  21. Motivation • Information in Datenbanken oder weltweiten Informationsnetzen (z.B. WWW) steigen immens: • Megabytes (106) • Inhalt eines Buches (1 MB) • Gigabytes (109) • Inhalt eines Buchgeschäfts (1 GB) • Terabytes (1012) • Typische Universitätbibliothek (1 TB) • Library of Congress (20 TB ohne Bilder) • Kmart Customer Relationship Database (70 TB, 2001) • Petabytes (1015) • NCR Customer Relationship Database (250 TB in 2/2002, 4,2 PB in 2005) • WWW (~ 5 PB) • NASA EOSDIS Project in der Fernerkundung (7 PB Earth Science Data, erwartet für 2007)

  22. Motivation Exponentielles Wissenswachstum Insbesondere im Bereich der Life Sciences DNA-Chips => zurzeit ein Terabyte pro Tag • Exabytes (1018) • ~1Exabyte an Genomic Data (erwartet 2010)

  23. Motivation • Gesammelte Daten haben keinen Wert, solange es nicht gelingt, diesen Daten Bedeutungen zuzuordnen • Verschiedene analytische Verfahren zur Lösung des Problems • Data Mining • Knowledge Discovery in Databases (KDDB) • Visualisierung ist ein weiterer, erfolgsversprechender Ansatz

  24. Motivation: Statistik vs. Visualization I II III IV N=11 Mittelwert X = 9.0 Mittelwert Y = 7.5 Regressionsgerade: Y = 0.5 X + 3 After Tufte, 1990

  25. Motivation: Statistik vs. Visualization I II III IV After Tufte, 1990

  26. Das Visualisierungsproblem

  27. Was ist dies?

  28. oder dies?

  29. Die 2D-sinc Funktion

  30. Space Shuttle Disaster 1986 • Space Shuttle Disaster 1986 • Edward Tufte: Visual Explanations, 1990 • Probleme mit Dichtungsringen der Trägerrakete waren im Vorfeld bekannt • Die folgenden Diagramme wurden bei der Analyse des Problems verwendet After Tufte, 1990

  31. Space Shuttle Disaster 1986 After Tufte, 1990

  32. Space Shuttle Disaster 1986 After Tufte, 1990

  33. Space Shuttle Disaster 1986 • Fakten • Problem war bekannt: Fachleute diskutierten bereits über den Sachverhalt, der letztendlich auch zum Absturz führte • Alle relevanten Daten waren verfügbar • Aber: die Daten wurden nicht auf expressive Art und Weise präsentiert • Folgerung: Eine falsche Entscheidung wurde getroffen!

  34. Space Shuttle Disaster 1986 After Tufte, 1990

  35. Warum visualisieren wir? • Hohe Bandbreite zum Gehirn (70% aller Rezeptoren ,40+% des Cortex, 4 Milliarden Neuronen) • Verstehen von riesigen Datenmengen (Millionen von Messwerten können in einem Bild dargestellt werden) • Wir können mehr sehen, als wir uns mental vorstellen können • Erkennen von Mustern in Daten • … Visualisierung – Vorlesung 1

  36. Warum visualisieren wir? „In der Tat ist der Mensch ein Augentier“. (Herbert W. Franke) Visualisierung – Vorlesung 1

  37. Ein Bild sagt mehr als tausend Worte? Visualisierung – Vorlesung 1

  38. Ein Bild sagt oft mehr als tausend Worte! 3D-Graphikkarte Club CGN NVIDIA GeForce FX5900xt 128 MB DDR, 128 biti TV-Out Visualisierung – Vorlesung 1

  39. Ziele der Visualisierung • Unterstützung bei: • Exploration • Analyse • Schlussfolgern aufgrund von Informationen • Decision Making • Erklärung und Kommunikation Adapted from Hearst 1998

  40. Ziele der Visualisierung • Genauer: • Große Datensätze kohärent machen(Kompakte Datensätze kompakt repräsentieren) • Präsentation von Daten und Informationen von verschiedenen Gesichtspunkten • Präsentation von Daten und Informationen auf verschiedenen Detailstufen (Überblick bis Detail) • Unterstützung visueller Vergleiche • Aufdeckung versteckter Strukturen • Geschichte der Daten erzählen Adapted from Hearst 1998

  41. VisualisierungModerne Definition(-sversuche) • Zwei Aspekte: • “making visible, especially to one’s mind (things not visible to the eye)”  modernes Mikroskop, Teleskop, ... Bsp. Molekül • “forming a mental image of something (thing not present to the sight, an abstraction, etc.)” ... Informationsvisualisierung ... • the use of computers or techniques for comprehending data or to extract knowledge from the results of simulations, computations, or measurements Mc Cormick, De Fanti, Brown 1987

  42. (Scientific) Visualization The use of computer-supported, interactive, visual representations of data to amplify cognition. Daten sind oft technischen, naturwissenschaftlichen Ursprungs (Messung, Simulation)  oft existiert „natürliche“ , naheliegende räumliche Repräsentation Information Visualization The use of computer-supported, interactive, visual representations of abstract data to amplify cognition. „allgemeinere“ Daten: Geschäftsdaten, Finanzdaten, „Dokumente“ ... oder Datenbankinhalte = strukturierte abstrakte Daten ohne „natürliche“ , naheliegende räumliche Repräsentation Visualisierung: unscharfe Trennung (nach Card, Mackinlay, Shneiderman) Visualisierung – Vorlesung 1

  43. Beispiel Informationsvisualisierung[Ahlberg, Williamson, Shneiderman, 1992] Experiment: 18 chemistry students 1 aktive Diagramme (dynamic queries) 2 same visualisation, but number boxes 3 textual input and output Klassisches Periodensystem (Mendeleyev) Ergänzt um 6 sliders: atomic mass atomic number atomic radius ionic radius ionization energy electronegativity Visualisierung – Vorlesung 1

  44. Beispiele: Grenzfälle zwischen Scientific & Information Visualisation • Immun • Gläserner Reaktor Visualisierung – Vorlesung 1

  45. Visualisierung von Abstraktionen und Modellen Visualisierung – Vorlesung 1

  46. Gläserner Reaktor (1) Kopplung eines Simulators (Speedup) mit einem Visualisierungssystem Visualisierung – Vorlesung 1

  47. Gläserner Reaktor (2) Visualisierung – Vorlesung 1

  48. Beispiele Scientific Visualization Raumbezogene Daten Visualisierung – Vorlesung 1

  49. Bildgebende Verfahren in der MedizinBsp. InViVo 4D (Scientific Vis.) • Echo-cardio Datensatz • 3 Orts- & 1 Zeitdimension Visualisierung – Vorlesung 1

  50. Etwas Altbekanntes „Imagination oder Visualisierung und besonders die Benutzung von Diagrammen haben einen entscheidenden Anteil an der wissenschaftlichen Forschung.“ Rene Descartes, 1637 Visualisierung – Vorlesung 1

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