要約
この記事では、Chernoff Facesに触発されたアイコンを使用して、多次元データの視覚化に対する革新的なアプローチを提示します。
このアプローチは、古典的な投影技術と特定のデータ寸法の割り当てと、特徴を模倣するために融合し、人間の脳が表情を解釈する自然な能力を活用します。
データディメンションのセマンティック分割を直感的かつ技術的なカテゴリに導入し、前者をアバター機能に割り当て、後者を4つ、または潜在的により多くの寸法に投影します。
この手法は、DPVisionオープンソースイメージ処理プラットフォームへのプラグインとして実装されています。
このプラグインを使用すると、データをデータのさまざまな側面を表すだけでなく、ハイパースペースと顔の特徴を表すアバターの群れの形でデータをインタラクティブに検討できます。
合成テストデータとポルトガルのヴィンホヴェルデワインの12次元データベースに基づくサンプルの視覚化は、複雑なデータ構造の分析に対するアプローチの有用性を確認します。
要約(オリジナル)
The article presents an innovative approach to the visualization of multidimensional data, using icons inspired by Chernoff faces. The approach merges classical projection techniques with the assignment of particular data dimensions to mimic features, capitalizing on the natural ability of the human brain to interpret facial expressions. We introduce a semantic division of data dimensions into intuitive and technical categories, assigning the former to avatar features and projecting the latter into a hyperspace of four, or potentially more dimensions. The technique is implemented as a plugin to the dpVision open-source image handling platform. The plugin allows the data to be interactively explored in the form of a swarm of avatars whose position in hyperspace as well as facial features represent various aspects of the data. Sample visualizations, based on synthetic test data as well as the 12-dimensional database on Portuguese Vinho Verde wines, confirm the usefulness of our approach to the analysis of complex data structures.
arxiv情報
| 著者 | Leszek Luchowski,Dariusz Pojda |
| 発行日 | 2025-05-09 09:42:34+00:00 |
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