Vizualizace

• Stránky předmětu: https://service.felk.cvut.cz/courses/A4M39VIZ
• Přednášející: Prof. Pavel Slavík CSc.
• Cvičící: Ing. Ladislav Čmolík
• Materiály k učení mimo „oficiálních“ slidů - http://www.comp.leeds.ac.uk/kwb/ENV/lectures.html („poměrně dost“ to připomíná Slavíkovy slidy, akorát je to přehlednější a o něco obshálejší)

Zbytečná

Rada budoucím generacím: do prezentace ke 4.úloze dejte co nejvíc obrázků - i takových, které je mnohem snazší nakreslit při prezentování ručně na tabuli. Jinak vám za to Čmolík klidně strhne bod(y) s tím, že: „No mohlo tam být víc obrázků… a mohli jste tam dát i ten obrázek, co jste tady kreslili.“ Ověřeno vlastní zkušeností ;)

29.4.2014

15.5.2014 (nehodnoceny)

2017:

Google document

Na zkoušku je přibližně hodina času. Stačilo to. Byla pouze jedna skupina. Otázky zadané naprosto příšerně (stejně jako testy v semestru), občas je bylo nutné vícekrát číst, aby člověk vůbec pochopil, co se po něm chce. Opravoval jak přednášející (drsně!!!), tak cvičící (oba spíš hledali klíčová slova). Dosažené maximum z písemky bylo 31,5 bodů, šlo to i neudělat (3 lidi ze 12 asi). Výsledky byly odloženy o hodinu a půl s tím, že potřebují více času, aby nám tam z milosti těch 20 bodů někde našli. Tip dne: pro lepší výsledky náhodně prokládejte text klíčovými slovy jako interakce, uživatelský, kognitivní atd… :)

Hrubý nástřel otázek:

1. Je zadána 2D mřížka, kde je v každém bodě vektor rychlosti větru. Jak namapovat velikost vektoru na barvu?
2. Je dána úsečka ve 2D rastru - reprezentována pixely v obrázku. Jak z obrázku získat její vektorovou reprezentaci?
3. Jak a proč vznikají prázdná místa (díry) při algoritmu marching cube? Jaky algoritmus to resi tak aby diry nevznikaly?
4. Jak efektivně zjistit, kde se ve 2D protínají 2 křívky polyline?
5. Jak najít izočáru ve 2D v náhodně rozmístěných datech (scattered data)?
6. Jaké problémy vznikají při vizualizaci vektorových dat ve 3D a jak je řešit?
7. Jak vizualizovat 5D hyperkrychli? (3 body)
8. Jak se měří chyba při vytváření jednotlivých stupňů LOD?
9. Vizualizační pipeline (nakreslit a popsat) a taky napsat, kde všude a jak s ní může uživatel interagovat.
10. Navrhnout vizualizační systém pro evidenci záznamů v nemocnici. U každého pacienta jsou evidovány záznamy, které jsou přidávány v čase a každý z nich obsahuje 12 parametrů. Navrhnout 5 nějakých funkcí, které by systém měl umět, zdůvodit je a navrhnout vizualizaci (7 bodů!)

Otázky asi nejak plus minus

1. Navrhnout vizualizační systém pro zobrazování znečištění ovzduší velkých měst. Zajistit aby systém uměl zobrazit nejvíce zamořené ulice, zamoření v pruběhu dne a rozptyl zamoření v průběhu roku.7b
2. Co dělá funkce Brushing u paralelních souřadnic(Parallel coordinates). 2b
3. Popište jak funguje Dynamic queries u aplikace HomeFinder + priklady. 3b
4. Stručne popište algoritmus jakým použijete Distorsion f. tak, aby byla zachována velikost tabulky. 4b
5. Popište metody redukce počtu vrcholů v grafu například internetového připojení. 3b
6. Datové struktury a metody měnící detaily u Progresive Mesh.
7. Jak byste testovali aplikaci home/film finder bez uzivatele. + Priklady na testovani casove efektivity. 4b
8. Co znamena ze je neco preatenativni + priklad. 2b
9. Jake jsou vyhody a nevyhody Vertex Clusteringu. 3b
10. Popište principy redukce meshe u dependente LOD. 3b
11. Cim se lisi streamribbon od streamline a k cemu se pouziva. 2b
12. Jak funguje Force-distribution-Layout u obecnych grafu. 4b

U jedničky bylo hrozně důležité napsat jakou metodou se získají Isočáry z naměřených dat a jakým způsobem budete mapovat barvu. Nestačilo to +- nějak, potřeba bylo to popsat naprosto přesně.( např. Marching squares + Look up table atd..)

Otázky co si zhruba vzpomínám (myslím, že nejsou všechny):

1. Máte 3 meterologické stanice a navrhněte topologii, geometrii, proměné a metadata systému (či nějak tak to bylo).
2. Napsat (nakreslit) look up tabulku pro marching cubes a k tomu ještě pro marching tetrahedrons (u těch nemuselo být všech 16, ale stačilo jenom symetrické stavy).
3. Příklad aplikace kde by se použili Chernoff face (chtěl tam asi i co to vlastně je).
4. Výhody a nevýhody Vertex clusteringu.
5. Dvě metody redukce dat u paralerních souřadnic pro zpřehlednění grafu.
6. Napište alespoň 3 funkce, které by měl mít software pro zobrazovaní 3D vektorových dat (nejdůležitější pro něj je, aby šlo otáčet scénou)
7. Napište alespoň 3 příklady špatné vizualizace informace
8. Něco ve smyslu: jaké metriky se používají pro odstraňování vrcholů z meshe a jaké při tom probýhají výpočty.

Na ústní člověk dostal 2 otázky, jednu lehčí za 4 body a jednu těžší za 6 bodů. Volal si lidi postupně, vždy jednoho zkoušel a druhý si otázky připravoval na papír. Přišlo mi, že byl celkem v pohodě a snažil se pomoct když někdo něco nevěděl nebo to říkal nějak nepřesně. Otázky na ústní:

• K čemu slouží algoritmus Force-distribution-Layout? (za 4 b)
• V jaké aplikaci by jste použili částicový model? (za 6 b - měl na mysli částicové systémy)

Body jsou orientační, už nevím jak to přesně bylo. Maximum z písemného testu 25b, minimum 13b. Slavík říkal, že dva lidi to prý měli těsně, ostatní ok, takže snad všichni prošli písemnou. Taky říkal něco ve stylu, že oproti minulým rokům bral ohled na to, že si předmět zapsali i lidé, co nejsou přímo z grafiky, příp. lidi co nemají nějaké grafické znalosti třeba o barvách apod. Opravoval celkem benevolentně, doporučuju napsat tedy cokoliv co vás napadne i když fakt nevíte - často v tom našel nějakou myšlenku (která tam mnohdy ani nebyla ) a dal alespoň část bodů.

1. Příklad kódování topologie u 3D těles (3b)
2. Příklad interakce ve fázi „filtering“ ve vizualizační pipeline (1b)
3. Příklad interaktivní práce s vizualizačními daty u Parallel Coordinates (2b)
4. Vybrat a popsat nějakou metriku pro vyhodnocování vrcholů při decimaci (který vrchol se bude decimovat) (3b)
5. Popsat, jak se vyhodnocuje chyba při zjednodušování meshe (3b)
6. 3 příklady mapovací funkce pro nominální data (1b)
7. Naznačte, jak byste provedli brushing ve Scatterplot matrix (3b)
8. Jak byste zjišťovali tematickou shodu textových dokumentů (3b)
9. Máte porovnat portfolio firem na akciové burze, cca 10 položek - srovnejte vizualizaci pomocí Parallel Coordinates vs Theme River (3b)
10. Výhody kvadrantového stromu v GIS (2b)
11. Příklad softwarové vizualizace (1b)
12. Napsat alespoň 3 pravidla estetičnosti grafu (1b)

Ústní: Dvě otázky, jedna těžší 10b, druhá lehčí 5b. Minimum 8b. Pár minut na přípravu. Stačí mu opravdu málo, v podstatě říct keywordy. Zkoušení trvá pár minut.

• Proč není text preatentivní (5b)
• Co je to data-enrichment a příklad (10b)

Písemná 25 bodů, min 13 Ústní 15 bodů, min 8 Písemnou dali všichni. Celkově bych řekl, že zkouška z tohoto předmětu je na pohodu. Slidy absolutně stačí. Dobré je vždy všechno pořádně popsat + keywords. Písemná je skoro stejná jako 29. 5. 2014.

Ústní: Dostanenete 2 otázky z mnoha, jedna za 10, jedna za 5. Je čas na přípravu.

• Popsat a vysvětlit segmentaci obrazu (10b)
• Kde lze použít a k čemu je technika fish eye (5b)

Body a podmínky stejně jako 26.5.2015, také platilo, že písemku splnili všichni. Otázky z písemky, každá 2-3 body:

1. Jaké jsou výhody a nevýhody data enrichment pomocí nearest neighbor?
2. Co jsou gestalt zákony a kde je lze využít?
3. Jakou informaci nám o datech dává stream ribbon?
4. Charakterizujte data typu pole (field).
5. Jak lze vypočítat kontury ve scattered skalárních datech?
6. Jaké problémy mohou nastat při vizualizaci velkých grafů?
7. Co jsou to parallel coordinates, k vizualizaci jakých vztahů mezi atributy se hodí?
8. Kdy je při vizualizaci časově závislých dat lepší použít lineární a kdy cyklické zobrazení?
9. 2 příklady dynamic queries
10. Jak byste zakódovali bodová a plošná geografická data do quadtree?

U ústní mohl být obecný popis vizualizace určité kategorie dat (relační, tabulková, ale i např. otázka na interakci celé viz. pipeline) nebo otázka na konkrétní metodu/pojem (first hit, transfer function).

O něco málo přehlednější přepisky a výpisky z přednášek k učení: