La visualisation pour communiquer et explorer

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1

EXPLORER L'INCONNU ET
PRÉSENTER LES
CONNAISSANCES
Nancy Rodriguez
Module Image - Mai 2013
!
- UNE INTRODUCTION À LA VISUALISATION
Le LIRMM
02/05/13Module Image - Nancy Rodriguez -
2
¨  Laboratoire d’Informatique, Robotique et
Microélectronique de Montpellier
¨  Environ 400 permanents + 80 contractuels
travaillant dans/pour les 3 unités de recherche

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2

ICAR
3
¨  http://www.lirmm.fr/~image/
Module Image - Nancy Rodriguez -
Une image
vaut mille
mots!
0
10
20
30
Ethiopie Australie Etats-Unis France
livres
Bananes avec $5
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4

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3

Plan
¨  Communiquer (l’infographie) et explorer
¨  La visualisation
¨  La perception
¨  Les techniques de visualisation
¤  La visualisation d’information
¤  La visualisation d’information multi-
dimensionnelle
¤  La visualisation scientifique
¨  L’interaction
Module Image - Nancy Rodriguez - 02/05/13
5
L’infographie
http://visual.ly/infographics-vs-non-infographics
http://visual.ly/value-masters-degree
6

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4

L’infographie
http://visual.ly/value-masters-degree
7
http://visual.ly/battle-words-al-franken-vs-ann-coulter
8

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9
www.killerinfographics.com/wp-content/uploads/2012/01/whyimcoolerthanyou-infographic.jpg
10

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6

http://visual.ly/insipid-world-infographics11
http://visual.ly/infographic-about-infographics-0
12

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7

13
¨  “La couleur est par excellence la partie de l’art qui
detient le don magique. Alors que le sujet, la forme,
la ligne s’adressent d’abord à la pensée, la couleur
n’a aucun sens pour l’intelligence, mais elle a tous
les pouvoirs sur la sensibilité, elle remue des
sentiments”
Eugene Delacroix
http://designyoutrust.com/2013/01/the-color-emotion-guide/
14

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8

http://www.informationisbeautiful.net/visualizations/colours-in-cultures/
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http://www.coloursengine.com/
16

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18

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10

¨  visual.ly
¨  www.coolinfographics.com
¨  www.killerinfographics.com
¨  www.informationisbeautiful.net
¨  www-958.ibm.com/software/analytics/manyeyes/
visualizations
¨  www.guardian.co.uk/data
¨  open.blogs.nytimes.com/
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La visualisation
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definition
¨  Visualiser permet de :
¤  Synthétiser
¤  Explorer, analyser et comprendre les données
¤  Construire et structurer des connaissances
¤  Trouver des relations, des tendances, des anomalies
¤  Prendre des décisions
¤  Communiquer efficacement des informations
¤  Aider à la mémorisation
L utilisation informatisée de représentations visuelles et
interactives de données de manière à amplifier la cognition
- Card, McKinlay, Schneiderman -
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La visualisation
n  Visualisation scientifique
Données numériques
provenant de simulations,
mesures (« science »)
n  Visualisation d information
Données numériques ou non
La couche d’ozone autour de la terre
Liens d’un site web*
http://www.comp.leeds.ac.uk/kwb/ENV/lectures.html
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3135 3136 3137 3139 69 78 212 221 244 259 266 273 278 305 570 740
962 973 12 962 973 1286 1309 1369 1598 1651 1659 1705 1712 1733 1786 1794 1817 1991 2125
2194 2363 2365 2375 2382 2399 2405 2410 2419 2706 2715 2758 2815 3059 3118 3120
3121 3122 3123 3125 3126 3130 3131 3133 3136 3140
6.9033670E-01 1.6855795E-03 2.3404025E-03 6.3543841E-03 1.4447395E-02
9.2358445E-04 1.2699713E-03 6.7695752E-03 1.0101413E-03 4.3736473E-03
6.3683721E-04 9.8807812E-03 5.8715697E-04 1.2613375E-02 7.0157871E-03
1.2357961E-03 4.9329884E-03 2.0030320E-03 4.1578077E-03 9.2173964E-03
3135 3136 3137 3139 69 78 212 221 244 259 266 273 278 305 570 740
962 973 1286 1309 1369 1598 1651 1659 1705 1712 1733 1786 1794 -03 2.0030320E-03 4.1578077E-03 9.2173964E-03
86 1309 1369 1598 1651 1659 1705 1712 1733 1786 1794 1817 1991 2125
2194 2363 2365 2375 2382 2399 2405 2410 2419 2706 2715 2758 2815 3059 3118 3120
3121 3122 3123 3125 3126 3130 3131 3133 3136 3140
6.9033670E-01 1.6855795E-03 2.3404025E-03 6.3543841E-03 1.4447395E-02
9.2358445E-04 1.2699713E-03 6.7695752E-03 1.0101413E-03 4.3736473E-03
6.3683721E-04 9.8807812E-03 5.8715697E-04 1.2613375E-02 7.0157871E-03
1.2357961E-03 4.9329884E-03 2.0030320E-03 4.1578077E-03 9.2173964E-03
3135 3136 3137 3139 69 78 212 221 244 259 266 273 278 305 570 740
962 973 1286 1309 1369 1598 1651 1659 1705 1712 1733 1786 1794 -03 2.003 962 973 1286 1309 1369 1598 1651 1659 1705 1712 1733
1786 1794 1817 1991 2125
2194 2363 2365 2375 2382 2399 2405 2410 2419 2706 2715 2758 2815 3059 3118 3120
3121 3122 3123 3125 3126 3130 3131 3133 3136 3140
6.9033670E-01 1.6855795E-03 2.3404025E-03 6.3543841E-03 1.4447395E-02
9.2358445E-04 1.2699713E-03 6.7695 962 973 1286 1309 1369 1598 1651 1659 1705 1712 1733 1786 1794 1817 1991 2125
2194 2363 2365 2375 2382 2399 2405 2410 2419 2706 2715 2758 2815 3059 3118 3120
3121 3122 3123 3125 3126 3130 3131 3133 3136 3140
6.9033670E-01 1.6855795E-03 2.3404025E-03 6.3543841E-03 1.4447395E-02
9.2358445E-04 1.2699713E-03 6.7695752E-03 1.0101413E-03 4.3736473E-03
6.3683721E-04 9.8807812E-03 5.8715697E-04 1.2613375E-02 7.0157871E-03
1.2357961E-03 4.9329884E-03 2.0030320E-03 4.1578077E-03 9.2173964E-03
3135 3136 3137 3139 69 78 212 221 244 259 266 273 278 305 570 740
962 973 1286 1309 1369 1598 1651 1659 1705 1712 1733 1786 1794 -03 2.0030320E-03 4.1578077E-03 9.2173964E-03
752E-03 1.0101413E-03 4.3736473E-03
6.3683721E-04 9.8807812E-03 5.8715697E-04 1.2613375E-02 7.0157871E-03
1.2357961E-03 4.9329884E-03 2.0030320E-03 4.1578077E-03 9.2173964E-03
3135 3136 3137 3139 69 78 212 221 244 259 266 273 278 305 570 740
962 973 1286 1309 1369 1598 1651 1659 1705 1712 1733 1786 1794 -03 2.0030320E-03 4.1578077E-03 9.2173964E-03
0320E-03 4.1578077E-03 9.2173964E-03
24

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/35
13

25
Le « pouvoir » de la visualisation
!"!!!!!!
!#!$$$!!!!
!%!$$$!!!!
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#$$$! #$$(! #$$#! #$$)! #$$%! #$$*! #$$&! #$$+! #$$'! #$$,! #$($! #$((!
-./012!3204!
-./012!.55678!9.5:07557;75<!=2>=.0<!05<?1>.8@!
02/05/13
When you
change the way
you look at
things…the
things you look
at change!
- Wayne Dyer!
26

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14

La visualisation pour explorer
27
Un peu d’histoire
¨  Descartes
¤  « La géométrie »,
1637
¤  Système de
coordonnées, axes
horizontal et vertical
http://www.comp.leeds.ac.uk/kwb/ENV/lectures.html
28

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15

Un peu d’histoire
¨  William Playfair, XVIII siècle invente ou améliore la
plupart de graphiques utilisés actuellement
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29
Un peu d’histoire
¨  1977, John Tukey
¤  « Exploratory data analysis »
¨  1983, Edward Tufte
¤  « The Visual Display of Quantitative Information »
¨  1984, Apple
¤  Premier ordinateur avec une interface graphique
¨  1999, Card, Mackinlay & Shneiderman
¤  “Readings in Information Visualization: Using Vision to
Think”
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30

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16

Perception
31
32

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17

33
34

02/05/13

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18

Gestalt
¨  « unified whole »
¨  Décrire la façon dont nous percevons le monde
¨  Psychologie de la forme
¤  liée à la notion de limite par rapport à un fond
¤  Une bonne forme est un tout supérieur à l’ensemble de
ses parties
¨  Le cerveau classifie et catégorise, regroupe chaque
perception avec celles qui lui ressemblent
02/05/13
35
Gestalt
Comment les yeux forment un « tout » à partir des
morceaux ?
¨  Proximité
02/05/13
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19

Gestalt
morceaux ?
¨  Proximité
¨  Similarité
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Gestalt
morceaux ?
¨  Proximité
¨  Continuité
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20

Gestalt
morceaux ?
¨  Proximité
¨  Fermeture
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Gestalt
morceaux ?
¨  Proximité
¨  Fermeture
¨  Figure & fond
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21

Gestalt
morceaux ?
¨  Proximité
¨  Closure
¨  Figure & ground
¨  Anomalie
02/05/13
41
Utiliser ces principes…
Pour faire le bien ? Ou pour faire le mal ?
42

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43
Show the Context
44

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23

2,98 - 3,24
3,24
= -8%
45
46

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24

47
¨  Le but principal d’un graphique est de montrer les changements
¨  Les changements de présentation pour “décoration” doivent être évités
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48

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25

¨  Etiquettes pour les années
¨  Barres de différente couleur
¨  Barres non uniformes en
largeur
¨  Positionnement différent pour
les pourcentages
¨  Différentes polices
¨  Marques de graduation
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Diapositives inspirées du cours « Envisioning Information » de Ken Brodlie,
utilisées avec son aimable permission
Visualisation d’information
50

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26

Les graphiques
Pour montrer clairement toute tendance ou différence dans les données
51
Les données
¨  Les données peuvent être qualitatives (catégoriques)
ou quantitatives (numériques)
¨  Qualitatives
¤  Nominales : pommes, oranges,…
¤  Ordinales : janvier, février,…
¨  Quantitatives
¤  Continues
¤  Discrètes
52

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27

Comment choisir ?
http://labs.juiceanalytics.com/chartchooser/index.html
53
Histogrammes & Diagramme en barres
¨  Données discrètes ou continues
mesurées dans une échelle
d'intervalle.
¨  Lorsque les variables sont continues,
il n'y a pas d'écart entre les barres
¨  La fréquence est mesurée par la
surface de la colonne
¨  Des variables nominales ou
numériques groupées par
intervalles de classe
¨  La fréquence est mesurée par la
hauteur de la barre
Histogramme Diagramme en barres
54

02/05/13

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28

Diagramme en barres
55
Graphiques XY
¨  Comparer 2 variables, x variable de
contrôle, y variable réponse
¨  CAUSALITE
¨  Les points sont réliés
¨  Comparer 2 variables
¨  CORRELATION
Courbes Nuage de points
Technique fondamentale pour les données scientifiques !56

02/05/13

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29

Nuage de points
57
Nuage de points - Scatter Plot
¨  Visualisation de la
vitesse, relative à la
terre, de la galaxie
NGC7531
¨  Mesures à des points
différents de la
galaxie
http://www.datamology.com/sample-S2.shtml58

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30

Visualisation d’information
multidimensionnelle
59
Plusieurs Variables
¨  Utiliser la couleur,
la forme, la
texture,…
Kraus & Ertl, U Stuttgart, http://wscg.zcu.cz/wscg2001/Papers_2001/R54.pdf
60

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31

La visualisation d’information
¨  Techniques efficaces pour visualiser :
¤  Données multi-dimensionnelles
¤  Données abstraites
Maison
400 000 $
Garage
4 chambres
Rénové
Grand jardin
Trajet 15 mins
Appartement
300 000 $
Pas de garage
2 chambres
Non rénové
Petit jardin
Trajet 20 mins
Péniche
200 000 $
Pas de garage
3 chambres
Rénové
Pas de jardin
Trajet 15 mins
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61
Visualisation à base de glyphes
¤  Les valeurs de différents variables sont représentés par
des caractéristiques
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32

Les visages de Chernoff
http://www.stat.harvard.edu/People/Faculty/Herman_Chernoff/Herman_Chernoff_Index.html
63
64

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33

Diagramme Etoile - Radar
65
« Mosaic Display »
2201 885706285325
First Second Third Crew
Female
Male
First Second Third Crew
Survived Age Gender
Class
1st 2nd 3rd Crew
No
Yes
No
Yes
No
Yes
No
Yes
Adult
Child
Adult
Child
Male
Female
118
57
0
5
4
140
0
1
154
14
0
11
13
80
0
13
387
75
35
13
89
76
17
14
670
192
0
0
3
20
0
0
02/05/13
Hartigan & Kleiner
(1981)
66

02/05/13

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34

Treemaps
¨  Shneiderman, 1991
A B CA B C
02/05/13
67
Visualisation basée pixel
¨  Affichage de grandes quantités d’information
¨  Vue globale en permettant la perception de petites régions
d’intérêt
¨  Faire correspondre chaque valeur d’un attribut à un seul pixel
http://www.coolinfographics.com/
68

02/05/13

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35

Pragmatique vs artistique
69
http://128.111.69.4/~jevbratt/1_to_1/index_ng.html
Lisa Jevbratt, Interface: Every (IP)
¨  Pour un tableau avec M variables, on peut créer
une matrice pour les regarder par paires
A
B
C
CBA
.
.
.
.
.
.
.
.
.
. . .
.
.
.
. . .
Matrices de Scatter Plot
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70

02/05/13

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36

71
Parallel Coordinates
Chambres(C)
Prix (P)
A
B
(C) (P) (C) (P)
A
B
A
B
B
A
A B C D E F
A et B sont inversement proportionnels
B et C sont étroitement corrélés
Inselberg, 1959
72

02/05/13

/35
37

Problème de place
http://davis.wpi.edu/%7Exmdv/docs/vhdr_vissym.pdf
73
Clustering
¨  Grouper les
observations
¨  Hierarchical parallel co-
ordinates
¤  Groupes par similarité
¤  Affichage en utilisant la
transparence et faisant
correspondre la couleur à
la proximité
http://davis.wpi.edu/~xmdv/docs/vis99_HPC.pdf
02/05/13
74

02/05/13

/35
38

Comparaison
Un des 3 clusters
75
Hiérarchies de données
76

02/05/13

/35
39

Arbres hyperboliques
http://graphics.stanford.edu/videos/h3/
77
Websites as graphs
bleu : liens (a)
rouge : tableaux (table, tr, td)
green : div
violet : images (img)
jaune : for forms (form, input,
textarea, select, option)
orange : (br, p, blockquote)
noir : html tag
gris : autres tags
http://www.aharef.info/2006/05/websites_as_graphs.htm
Apple
CNN
Moi !
78

02/05/13

/35
40

Citations
http://well-formed.eigenfactor.org
79
Diagrammes Daisy
Dry
Wet
Showery
Saturday
Sunday
Leeds
Sahara
Amazon
{ wet, Saturday, Amazon }
http://www.daisy.co.uk
80

02/05/13

/35
41

Diagrammes Daisy
Test d’un programme
de communication
Variables :
¨  Jour
¨  Heure
¨  Durée conection
¨  Erreur
02/05/13
http://jamesmiller.com/Daisy2011
81
Cartes choroplèthes
¨  Les cartes sont
traditionnellement utilisées
pour représenter des regions
¨  Mais, elles peuvent être
utilisées pour afficher des
propriétés de ces régions
¤  Chaque état a une couleur qui
correspond à la densité de la
population
http://www.cdc.noaa.gov/USclimate/states.fast.html
82

02/05/13

/35
42

Real-Time Web Monitor
http://www.akamai.com/html/technology/dataviz1.html
83
http://tweetping.net/#
84

02/05/13

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43

Cartogramme
¨  “Exagerations” deliberées d’une carte pour coder l’information dans les
dimensions spatiales
¨  Principe né dans les années 30
02/05/13
85
Texte
http://searchuserinterfaces.com/book/sui_ch11_text_analysis_visualization.html
86

02/05/13

/35
44

Musique
http://www.turbulence.org/Works/song/gallery/gallery.html
87
Musique
88

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45

Emotions
http://twistori.com/#i_believe
89
Emotions
http://www.wefeelfine.org/movements.html
90

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/35
46

Visualisation Scientifique
91
Quantités scalaires – 1D
http://fx.sauder.ubc.ca/plot.html
Graphiques ! SciVis vs InfoVis ?
92

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47

¨  Grilles régulières
93
Quantités scalaires – Grilles régulières
94

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48

Isolignes
¨  Ligne parcourant
tous les points
d’égale valeur
sur un carte
¨  « Courbe de
niveau » : forme
d’un terrain
95
credit NOAA / PMEL / NOAA Center for Tsunami Research
http://nctr.pmel.noaa.gov/indo_1204.html
96

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/35
49

¨  Faire correspondre la valeur à la hauteur
Utilisation de la 3D
02/05/13
97
Quantités scalaires
98

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50

Surfaces
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99
100

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¨  Visualisation de volumes
¨  Très utilisées en imagerie médicale et simulation de
fluides
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http://www.mikeash.com/thesis/thesis.pdf
101
Isosurfaces
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http://www.gris.informatik.tu-darmstadt.de/~mgoesele/projects/C1-isosurfaces.html
102

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¨  La couleur et l'opacité
sont calculées en fonction
de la valeur scalaire dans
un point
¨  Le contrôle de l’opacité
permet de :
¤  Montrer certaines surfaces
en appliquant opacité 0 ou
1
¤  Ou voir l’extérieur et
l’intérieur en faisant varier
l’opacité de 0 à 1
Rendu volumique
02/05/13
http://www.cs.utah.edu/~jmk/simian/img/scatter/gallery-scatter.htm
103
http://www.cg.tuwien.ac.at/research/publications/2005/bruckner-2005-ICV/
104

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53

¨  Si l’on a pas de grille regulière…trianguler !
Données non régulières
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105
¨  Problème DUAL :
¤  Un loup se trouve sur chaque point. Chaque loup domine
le territoire entourant sa base
¤  Quelles sont les régions dominées par chaque loup ?
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106

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2 ou 3 loups
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107
2 ou 3 loups
02/05/13
108

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Delaunay - Voronoï
109
La synthèse d’images
110

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Rendu photo-réaliste
111
Rendu non photo-réaliste
© 1999 Kirby, Marmanis and Laidlaw
© 1998 Cassidy Curtis
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112

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57

¨  Les valeurs représentent une information
directionnelle, i.e. vecteur
¨  Le domaine principal d’application est la
dynamique de fluides
¤  Visualiser la vitesse dans une surface ou volume
¨  Elle est applicable où des flux sont présents
¨  Flux d’une population
Visualisation de champs de vecteurs
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vitesse
vx, vy, vz
Donnée à
chaque point de
la grille
Visualisation de fluides
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Da Vinci
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¨  Technique très simple pour afficher la direction et la
la vitesse
Flèches
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115
¨  Ok en 2D mais en 3D L :
Ceci ?
Ou cela ?
Flèches
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Clustering
117
Particules
¨  représentation
intuitive de la
trajectoire et des
vitesses des
particules fluides
118

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119
Des icones
¨  'GlyphSea'
http://www.sdsc.edu/News%20Items/PR022311_glyphsea.html
120

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61

Procédures du monde « réél »
¨  Une streamline (ligne de courant) est une courbe tangente à la
vitesse du flux à un instant t.
¨  Une pathline (trajectoire) est la trajectoire d’une particule
individuelle se déplaçant dans le flux.
Streamlines et pathlines
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121
¨  Une streakline (ligne
d’émission) relie toutes les
particules étant passées
par un même point E à
l’instant t.
¨  • Une timeline est la
courbe qui relie plusieurs
particules injectées au
même instant et dont on
observe les positions
évoluer avec le temps
Trajectoires : Streaklines et Timelines
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122

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62

Visualisation
Par primitives
¨  Streamballs : spheres
centrées sur une
trajectoire
¨  Streamtube : relie
des cercles centrés
sur un point d’une
streamline et orientés
perperdiculairement
à la courbe
http://web.univ-pau.fr/~bjobard/Research/Publications/these_jobard.pdf
123
Visualisation
Par texture :
¨  LIC - Line Integral
Convolution
http://iiun.unine.ch/paral/zoomin/Papers/Papers/Techniques%20LIC%20Casera.pdf
124

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Exemple LIC
Flow over surface of car - from CIRA, Italy
Italian Aerospace Research Centre
125
http://wwwcg.in.tum.de/research/research/projects/computational-steering-in-the-virtual-windtunnel.html
126

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Interaction
127
L interaction
128
q  Permettre à l utilisateur/aux utilisateurs de
manipuler les données
q  Trouver le langage approprié : clavier/souris,
dispositifs spécifiques, reconnaissance vocale et
de gestes
q  Prendre en compte le contexte d utilisation

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65

L interaction
¨  La principale différence entre la visualisation
« papier » et la visualisation informatisée est
la possibilité d interagir et de modifier la
présentation des données
- Ken Brodlie
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129
L interaction :: Focus and Context
¨  Perspective Wall (Card, Robinson and McKinlay, 1991 )
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130

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¨  Fisheye (Furnas, 86)
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131
¨  Interfaces zoomables (Hemminger, 1985)
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132

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La Réalité Virtuelle
¨  Principe d’immersion dans un
monde simulé (Sutherland,1966)
¨  « Virtual Reality » (Lanier, 80’s)
¨  Un monde calculé par « un
ordinateur que l'on commande, non
pas en écrivant des programmes,
mais par des gestes naturels, en le
parcourant, en l'explorant du
regard et en utilisant les mains pour
manipuler les objets qu'il contient »
(Howard Rheingold, 1993)
02/05/13
133
La Réalité Augmentée
¨  Caudel et Mizell (1992)
¨  Nouveau paradigme d utilisation
pour préserver l expérience du
monde réel en ajoutant de
l information (pas seulement
visuelle)
¨  Enrichir l’interaction avec le réel
(Caudell et al., 1990)
¨  Simplifier l’interaction avec le virtuel
(Mackay et al., 1993)
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134

02/05/13

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Avec des objets du monde réel
+ interaction multimodale02/05/13
135
http://metropolitain.io
136

02/05/13

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69

137
Conclusions
¨  La visualisation « transforme » en
information des données numériques
provenant des simulations et des
expériences scientifiques…
¨  Elle permet aussi d explorer et
avoir une vue d ensemble des
données abstraites (réseaux,
documents)
¨  Le choix d un technique de
visualisation est très important, la
visualisation cherchant à « fournir
des informations sur le sujet pour
lequel elle a été conçue »
¤  L utilisateur et l information font partie
de la solution!!
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70

MERCI!
¨  Des questions?
02/05/13
139
C’est la pause ?
140

La visualisation pour communiquer et explorer

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