Event-basierte Visualisierung zeitabhängiger Datensätze

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1 Fakultät Informatik, Institut für Software- und Multimediatechnik, Professur für Computergrafik zeitabhängiger Datensätze Florian Weidner Dresden, 3. Jun 2013 (Betreut von Dr. Sebastian Grottel)

2 Gliederung 1. Motivation 2. Features und Events 3. Feature Extraktion 4. Vom Feature zum Event 5. Visualisierung der Ergebnisse 6. Fazit Folie 2

3 1. Motivation 15 Petabytes!! CERN Datenmenge pro Sekunde (http://www.lhc-facts.ch) Folie 3

4 1. Motivation Nutzlos! Negativbeispieldiagramm (http://www.statsilk.com) Folie 4

5 1. Motivation Wissenschaftliche Experimente Produktion von riesiger Datenmenge Verschiedene Aspekte analysieren Analyse Übersichtlichkeit Darstellungs-Geschwindigkeit Usability der Anwendung Navigation in der Zeit Folie 5

6 1. Motivation Datenreduktion Rohdaten Features Events [5] Pixel-basiert vs. feature-basiert Regionen vs. Attribut Korrespondenz Folie 6

7 2. Features und Events Was ist ein Feature? Satellitenbild eines Wirbelsturms Features eines Wirbelsturms (http://blog.aarp.org) (www.foxnews.com) Folie 7

8 2. Features und Events Was ist ein Feature? Wozu? Verringern die Datenmenge Erlauben zielgerichtete Analyse Eigenschaften: Repräsentant Attribute Domänenabhängig Kein Event um später Events zu extrahieren Folie 8

9 3. Feature Extraktion Wie kommt man zu den Features? Ziel: Attribute extrahieren Repräsentanten identifizieren Wird vom Wissenschaftler vorgegeben/begleitet keine Universallösung Techniken 3D segmentation Region growing algorithms Merge tree Isosurfaces Folie 9

10 3. Feature Extraktion Wie kommt man zu den Features? Isosurfaces Eingeschlossene Regionen als Features [4] Morse-Smale Komplex Topologische Breschreibung von Minima, Maxima und Sattelpunkte als Features ℝ n [3] Folie 10

11 3. Feature Extraktion Ergebnis dieser Techniken: Repräsentanten Informationsgewinn Nutzen: Datenreduktion gute temporale Analysemöglichkeit Folie 11

12 4. Vom Feature zum Event Was ist ein Event? Wozu? Weitere Verringerung der Datenmenge Zeitliche Entwicklung der Features Eigenschaften Wichtig nach Feature Tracking Wird aus Features berechnet [3] Folie 12

13 4. Vom Feature zum Event Verknüpfen der Features (Tracking) Suchen von Mustern (Extraktion) Verschiedene Typen: Terminal Events Birth Death Feature Interactions Merge Split Folie 13

14 4. Vom Feature zum Event Split Merge Death Birth Folie 14

15 4. Vom Feature zum Event Ausführung von Featuretracking und Eventextraktion One-pass: Frame-to-Frame Features aus einem Frame werden extrahiert und mit dem nächsten Frame verglichen Two-pass: Features von allen Frames werden extrahiert und erst dann verglichen Folie 15

16 4. Vom Feature zum Event One-pass: Frame-to-Frame Features für Frame t1 und ti+1 berechnen Korrespondenzproblem lösen Mehrdeutigkeiten Verdeckungen hochkomplex (oft nur mit Heuristiken lösbar) Van Kaick, Zhang, et. al. A Survey on Shape Correspondence, 2011 Folie 16

17 4. Vom Feature zum Event One-pass: Frame-to-Frame Mögliche Umsetzung: Formen vergleichen Flächeninhalt vergleichen Koordinaten vergleichen Funktionswerte vergleichen Van Kaick, Zhang, et. al. A Survey on Shape Correspondence, 2011 Folie 17

18 4. Vom Feature zum Event Verbesserung der Featurekorrelation Prediction Pfad (rot) + Mögliche Objekte (blau) + vorhergesagtes Position (schwarz) lineare Extrapolation [3] Folie 18

19 4. Vom Feature zum Event Two-pass Features für alle Frames in breitem Parameterbereich berechnen Effiziente look-up Struktur nutzen um Features zu korrelieren Merge-Tree(s) Meta-Graph [3] [3] Folie 19

20 4. Vom Feature zum Event Two-pass Merge-Tree 1. Schritt Enthält die Features in Paramterbereich [3] Meta-Graph [3] 2. Schritt Enthält die Korrelationen der Merge-Trees Folie 20

21 4. Vom Feature zum Event One-pass: Frame zu Frame Höherer Rechenaufwand Initial schnellerer Zugriff Two-pass: Zwei stufen: Extraktion und Trackine Zeit bis zu ersten Ergebnissen länger Schnellere Eventextraktion Folie 21

22 Zwischenstand Features festgelegt Features berechnet Events berechnet Visualisieren! Folie 22

23 5. Visualisierung der Ergebnisse Anforderungen Rohdaten Datenanalyse Features & Events Filtern: Eventtyp, Attribute Anzeigedaten Layouten: Kreuzungen, Farbskalen Bilddaten Bild anzeigen: Zoom, Navigation Folie 23

24 5. Visualisierung der Ergebnisse Mögliche Umsetzungen History of objects (Directed) Acyclic Graph (DAG) 1(a) 2(a) 3(a) 4(a) 1(b) 2(b) 3(b) 4(b) 2(c) 1(c) 3(c) 4(c) 1(a) 1(b), 2(a) 2(b) + 3(b), 3(a) 4(a) + 4(b); 2(b) 2(c), 3(b) 1(c), 4(b) 3(c) + 4(c); 5(c) [1] Folie 24

25 5. Visualisierung der Ergebnisse Mögliche Umsetzungen Video/Animation der Featureentwicklung zeigt die Dynamik sehr gut! [2] Folie 25

26 5. Visualisierung der Ergebnisse Mögliche Umsetzungen 2D/3D Plot der Featureentwicklung gute Momentaufnahme [2] Folie 26

27 5. Visualisierung der Ergebnisse Mögliche Umsetzungen Event Graph bietet guten Überblick [3] Folie 27

28 5. Visualisierung der Ergebnisse Mögliche Umsetzungen Optimal und Greedy Layout erst schnell dann detailliert [4] [4] Folie 28

29 5. Visualisierung der Ergebnisse Mögliche Umsetzungen (korreliert) Vorteile von allem! [4] [4] Folie 29

30 5. Visualisierung der Ergebnisse Zusammenfassung (gilt für große Datenmengen) Vergleich (Attribute) Vergleich (temporal) Überblick Dynamische Ansicht Eventtyp History of objects Direct Acyclic Graph Video/Animation D/3D-Plot Eventgraph Mehrere/Korrelierte Ansichten Folie 30

31 6. Fazit Techniken für eine gute Visualisierung Greedy und Optimales Layout (parallel berechnen) Sukzessives Rendern der Frames Prediction Techniken zur schnelleren Eventerkennung Datenreduktion durch schnell & frühe Feature-Extraktion Verknüpfen von Ansichten Folie 31

32 6. Fazit Was noch fehlt Kritische Frames auswählen Interessante Teilbereiche Featuredefinition und Attributdefinition Verbesserte Extraktions- und Trackingalgorithmen... Folie 32

33 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Fragen? Folie 33

34 Abbildungs- und Quellenverzeichnis Quellen [1] Samtaney, Silver et al. Visualizing Features and Tracking Their Evolution, 1994 [2] Reinders, Post, et al. Visualization of time-dependent data with feature tracking and event detection, 2001 [3] Laney, Bremer et. al. Understanding the Structure of the Turbulent Mixing Layer in Hydrodynamics Instabilities, 2006 [4] Widanagamaachchi, Christensen et al. Interactive Exploration of Large-Scale Time-Varying Data using Dynamic Tracking Graphs, 2012 [5] Gyulassy, Natarajan. Topology-based simplification for feature extraction from 3D scalar fields, 2005 [6] Van Kaick, Zhang et al. A Survey on Shape Correspondence, 2011 Folie 34

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