文献

J-GLOBAL ID：201802282754377275   整理番号：18A0439122

StreamMap:高密度ストリーミング点の滑らかな動的可視化【Powered by NICT】

StreamMap: Smooth Dynamic Visualization of High-Density Streaming Points

著者 (3件)： Li Chenhui (Department Computing, GAMA Lab, Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong) ,  Baciu George (Department Computing, GAMA Lab, Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong) ,  Han Yu (College of Mathematics and Computational Science, Shenzhen University, Shenzhen Shi, China)
資料名： IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics  (IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics)
巻： 24  号： 3  ページ： 1381-1393  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0715A  ISSN： 1077-2626  CODEN： ITVGEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 相関パターンの実時間散布図と線形混合のための流動点の対話型可視化は,活性センサと放送メディアからビッグデータとストリーミングデータの両方のための視覚分析の支配的モードになって増加している。より良いストリーム間パターンを可視化し,相互作用するためには,ストリーミングデータにおけるギャップまたは歪を平滑化する必要がある一般的である。以前のアプローチは,点をアニメーション直接または採取した静的ヒートマップを提示した。は円滑に高密度流動点をブレンドし密度パターン分布を強調する視覚フローを作成するために,StreamMapと呼ばれる新しいアプローチを提案した。本質的には,高密度流動点の可視化のための三つの新しい寄与を提示した。最初の貢献は,重複問題を解くための適応カーネルを用いた流動点を集約する超カーネル密度推定と呼ばれる密度ベースの方法である。第二の寄与は,与えられた対フレームのいくつかの平滑中間フレームを生成するロバストな密度モーフィングアルゴリズムである。第三の寄与は,流動点の流れ方向を助けることができる傾向表現設計である。流動点の動向パターンの動的可視化と視覚分析が必要とされる時,三データセット上での実験結果により,StreamMapの有効性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アニメーション ,  平滑化 ,  センサ ,  *ストリーミング ,  *可視化 ,  ロバスト性 ,  視覚 ,  放送 ,  相互作用
準シソーラス用語： 視覚分析 ,  ストリーミングデータ ,  ビッグデータ ,  対話型可視化 ,  実時間 ,  *高密度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 情報処理一般  (JE15010U) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： ストリーミング ,  可視化