5 research outputs found

    Treecube+3d-visom: Combinational visualization tool for browsing 3d multimedia data

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    Abstrac

    Visualization of Tree-Structured Data Through a Multi Touch User Interface

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    This writing project examines different types of visualizations for tree-structured data sets. Visualizations discussed include link-node diagrams and treemap diagrams. Also discussed is recent innovations with regards to distinguishing multi touch from single touch technology. I explore the requirements needed to build a multi touch table top surface, and describe the process of building one. I then describe my proposed method of visualizing tree-structured data and how it can be implemented using Core Animation technology. I also propose a means of interacting with the data through a multi touch interface, and discuss which gestures can be used to navigate the visualization display

    Explorative Graph Visualization

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    Netzwerkstrukturen (Graphen) sind heutzutage weit verbreitet. Ihre Untersuchung dient dazu, ein besseres Verständnis ihrer Struktur und der durch sie modellierten realen Aspekte zu gewinnen. Die Exploration solcher Netzwerke wird zumeist mit Visualisierungstechniken unterstützt. Ziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über die Probleme dieser Visualisierungen zu geben und konkrete Lösungsansätze aufzuzeigen. Dabei werden neue Visualisierungstechniken eingeführt, um den Nutzen der geführten Diskussion für die explorative Graphvisualisierung am konkreten Beispiel zu belegen.Network structures (graphs) have become a natural part of everyday life and their analysis helps to gain an understanding of their inherent structure and the real-world aspects thereby expressed. The exploration of graphs is largely supported and driven by visual means. The aim of this thesis is to give a comprehensive view on the problems associated with these visual means and to detail concrete solution approaches for them. Concrete visualization techniques are introduced to underline the value of this comprehensive discussion for supporting explorative graph visualization

    Illustrative Informationsvisualisierung

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    Mit wachsender Größe von Daten wird es zunehmend schwerer, die in der Informationsvisualisierung erzeugte visuelle Repräsentation zu interpretieren und die relevanten Informationen adäquat darzustellen. Die Illustration beschäftigt sich seit längerem mit der Kommunikation wichtiger Bildinformationen. Das Ziel dieser Dissertation ist es deshalb, illustrative Verfahren in Techniken der Informationsvisualisierung zu integrieren - sowohl konzeptuell als auch in praktischer Anwendung. Als Ergebnis unterstützen die neu entwickelten Lösungsansätze die Kommunikation dargestellter Informationen

    Predicción del desempeño de las técnicas de visualización a partir de métricas sobre los datos

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    El objetivo de una visualización es obtener una representación del conjunto de datos que ayude al usuario en la correcta interpretación de los mismos y así lograr un acertado análisis de éstos. Dado el constante crecimiento de los conjuntos de datos en diferentes y variados campos de la información, la tarea de elegir la técnica más adecuada para visualizar convenientemente los datos no es sencilla. Además, el resultado del proceso de visualización depende de todas las decisiones que se hayan tomando a lo largo de dicho proceso: un usuario inexperto es propenso a tomar decisiones equivocadas afectando negativamente la visualización obtenida y, a la larga, frustrando su experiencia con la visualización. Si bien a la hora de visualizar conjuntos de datos pequeños no hay grandes desafíos, la situación cambia al intentar visualizar grandes conjuntos de datos: una mala decisión en cualquier punto del proceso de visualización y el resultado obtenido puede no ser satisfactorio. Una alternativa para solucionar este problema es guiar al usuario en la toma de decisiones a lo largo del proceso. Sin embargo, esta tarea no es sencilla: implica la existencia de herramientas que permitan predecir qué decisión es “más conveniente” tomar. Una forma de elegir la decisión más conveniente es basarse en métricas sobre los datos que describan aspectos claves de la técnica y permitan predecir el resultado final sin necesidad de aplicar la técnica sobre los datos.The goal of visualization is to achieve a representation of a dataset that helps the user to interpret them correctly and achieve a proper analysis. Given the constant growing of datasets in deferent application areas, the task of choosing the more suitable technique to visualize a dataset is not easy. Besides, the result of the visualization process depends on every decision made along it: an unskilled user is prone to make incorrect decisions which affect negatively the final visualization and, eventually, frustrate the user’s experience with the visualization. Visualizing small datasets is not a big challenge, but this changes when trying to visualize big datasets: a wrong decision at any point in the visualization process and the result might not be satisfactory. A solution to this problem is to guide the user while making decisions along the process. Nevertheless, this task is not easy: it implies the existence of tools which allow the prediction of what decision if “more advisable” to make. A way to choose the more advisable decision is using metrics over the data which describe key aspects of the techniques and allow the prediction of the final result without applying the technique to the dataset.Doctor en Ciencias de la Computació
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