Toward image based algorithm to support interactive data exploration
Résumé
Our society has entered a data-driven era, in which not only enormous amounts of data are being generated every day, but there are also growing expectations placed on their analysis. Exploring these massive and complex datasets is essential to making new discoveries and creating benefits for people, but it remains a very difficult task; most data have become simply too large and often have too short a lifespan, i.e. they change too rapidly, for classical visualization or analysis methods to handle it properly. This simple observation has leaded my researches to investigate accurate and fast tools for multivariate data exploration and management.
During these past years, I investigated several application domains: air traffic control, medical visualizations, trajectory visualization, image processing, software visualization, personal computer management. For each of these application domains, I developed interactions techniques and data processing algorithms: Skeleton Based and Kernel Density Estimation Edge Bundling (SBEB, KDEEB), trajectory spreading interaction, animated transitions, augmented reality visualizations. These algorithms and interactive techniques has been integrated and tested into different software: FromDaDy, MoleView, Active Progressbar, Strip’Tic, ColorTunneling.
These developed algorithms and interactive techniques share a same technical specificity: they embed pixel based techniques. As such, data (i.e. decimal values) can be handled in their original dimensions, or they can be projected into different one. With pixel based technique, data are projected into raster maps (i.e. integer values). This collection of techniques trends to bridge the gap between GeoVis, InfoVis, SciVis and Visual Analytics by providing a common set of interactive tools. Even if these techniques have proven to be efficient, many questions remain. In this document, I will reflect upon the validity of these pixels based techniques in terms of data accuracy, scalability, limitations, domain applicability and I will finally try to envisage their future usages.
Notre société est entrée dans l'ère de la donnée, dans laquelle, non seulement une quantité énorme de données est générée chaque jour, mais les perspectives de pouvoir les analyser et les exploiter sont toujours plus prometteuses. L'exploration de ces masses de données complexes est essentielle pour réaliser de nouvelles découvertes et en tirer profit, mais cela demeure une tâche très délicate ; la plupart des données sont devenues simplement trop volumineuses et ont souvent des durées de vie trop courte, en ce sens qu'elles changent trop rapidement, pour pouvoir les visualiser selon des méthodes classiques, ou les analyser correctement avec des méthodes courantes. Cette simple observation ont conduit mes recherches vers des outils précis et rapides d'exploration et de gestion de données multivariées.
Durant ces dernières années, mes travaux ont porté sur plusieurs domaines : le contrôle du trafic aérien, la visualisation médicale, la visualisation de trajectoires, notamment d'avions, le traitement d'images, la visualisation logicielle et la gestion d'ordinateurs personnels. Pour chacun de ces domaines, j'ai développé des techniques d'interaction et des algorithmes de traitement des données : Edge Bundling basé sur des estimations de densité de kernels (SBEB, KDEEB), interaction diffusante sur des trajectoires, transitions animées, visualisations en réalité augmentée... Ces algorithmes et ces techniques d'interaction ont été intégrés et testés dans différents logiciels : FromDaDy, MoleView, Active progressbar, Strip'Tic, ColorTunneling. Ils partagent une même spécificité technique : ils intègrent des techniques de rendu de pixels. Ainsi, les données (c'est-à-dire les valeurs décimales) peuvent être manipulées dans leurs dimensions originales, ou elles peuvent être projetées selon d'autres dimensions. Avec cette technique, les données sont projetées sur des cartes raster, dans lesquelles elles sont exprimées par des entiers. Cette collection de techniques permet de réaliser des ponts entre les différents domaines d'exploration des données que sont GeoVis, InfoVis, SciVis et Visual Analytics, en leur fournissant un ensemble d'outils interactifs. Même si ces techniques ont prouvé leur efficacité, de nombreuses questions restent en suspens.
Dans cette présentation, nous allons aborder la validité de ces techniques basées sur le rendu de pixels, en termes de précision des données, de passage à l'échelle, de limitations et d'applicabilité à différents domaines. Je terminerai par une évocation de futures utilisations.
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