Perzeptionsbasierte Informationsvisualisierung

• Antragsteller: Professor Dr. Oliver Deussen
• Fachliche Zuordnung: Bild- und Sprachverarbeitung, Computergraphik und Visualisierung, Human Computer Interaction, Ubiquitous und Wearable Computing
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 410883423

Visualisierung werden vom Menschen wie alle anderen Bildtypen wahrgenommen, daher ist es wichtig geeignete Darstellungsparameter für die getreue Darstellung der zugrundeliegenden Daten in einer Visualisierung zu finden. In diesem Projekt soll untersucht werden, bis zu welchem Grad Methoden aus Computergrafik, Computer Vision und Perzeption verwendet werden können, um Visualisierungen zu bewerten und auf geeignete Weise darzustellen. In den Vorarbeiten haben die Antragsteller gezeigt, dass beispielsweise das gewählte Höhen/Seitenverhältnis die Wahrnehmung projizierter hochdimensionaler Daten fundamental verändern kann, und haben auf dieser Basis die beste Visualisierungsmethode für solche Daten bestimmt. Die Wahl eines geeigneten Höhen/Seitenverhältnis ist auch für die Darstellung von Liniengraphen und anderen Visualisierungsformen wichtig. In beiden Arbeiten wurden diskrete Darstellungen durch Methoden der Kernel Density Estimation (KDE) mit Gausschen Kernfunktionen in Dichtebilder umgewandelt und analysiert. Im vorliegenden Projekt soll dies erweitert werden und herausgefunden, für welche Visualisierungstypen welche Arten kontinuierlicher Repräsentation verwendet werden können und wie auf automatische Weise optimale Darstellungsparameter gefunden werden können. Die Antragsteller werden an verschiedenen Aspekten arbeiten: Neben der Auswahl geeigneter Seitenverhältnisse und anderer grafischer Attribute auf der Grundlage kontinuierlicher Darstellungen werden Funktionsdarstellungen, gängige statistische Grafiken (z. B. Linien- oder Balkendiagramme) untersucht und Dekorationen wie Markierungen und Hintergründe auf ihren Einfluss auf die Wahrnehmung untersucht. Eine gute Zuordnung solcher Elemente könnte Benutzern helfen, sich auf wichtige oder interessante Aspekte der Daten zu konzentrieren. Ein weiterer Aspekt ist die Auswahl der richtigen Farben. Farbkontraste und Farbbalance helfen dabei, Auswahl- und Klassifizierungsaufgaben zu optimieren. In einer Vorstudie zeigten Tests, dass die richtige Farbzuordnung zur visuellen Unterscheidung von Clustern in einer Multi-Cluster-Visualisierung beiträgt.Auf beiden Ebenen, den diskreten Daten einer Visualisierung und ihrer kontinuierlichen Repräsentation, wollen die Antragsteller Wahrnehmungsgesetze zur Beurteilung der Aussagekraft anwenden. Deussen hat in seinen früheren Arbeiten gezeigt, dass gestaltbasierte Gesetze zur Analyse von Objektmustern in Bildern und 3D-Geometrie verwendet werden können. Dies wird nun auf die Visualisierungselemente angewendet. Darüber hinaus existiert eine Reihe von Ästhetikgesetzen für die Analyse von Bildern, die in der Computergrafik und in der Bildverarbeitung verwendet wurden. Insgesamt wollen die Antragsteller die Grundlagen einer wahrnehmungsorientierten Informationsvisualisierung legen, indem sie kontinuierliche und diskrete Faktoren untersuchen, die die Wahrnehmung von Visualisierungen beeinflussen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: China
• Partnerorganisation: National Natural Science Foundation of China
• Kooperationspartner: Professor Dr.-Ing. Yunhai Wang