摘要：为了模拟由散射形成的自然光束,提出基于深度图的光束体优化构建和实时绘制算法.首先把阴影体视作特殊的光束体参与计算,实现光束被物体遮挡的光照与阴影交错的效果;其次利用深度图在GPU中消除重叠的阴影体,降低填充率,优化复杂场景中多个阴影体与光束体相交情况的绘制效果.该算法将自然光束体构建中的一部分提前到预处理中完成,另一部分在GPU内核实现,提高了效率,再结合GPU上高效的散射计算绘制出动态光源产生的自然光束效果;此外,添加了大气中因散射可见的尘埃粒子的模拟,进一步增强了真实感.对动态光源下多个场景的实验结果表明,文中算法解决了散射光束中的遮挡与阴影问题,有效地模拟了光影交错的综合效果,并具有实时性.

摘要：近年来,深度学习技术在充足的计算能力之下得到飞速的发展.在可视化与可视分析流程中,部分需要人为参与的环节和问题,已然能够借用数据驱动的方式来替代和解决.该综述基于经典的可视化与可视分析流程,即可视化的压缩、构建、交互、评估等各个方面,审视了其中能够借助深度学习技术的部分,并对相关研究进行了详细而系统的论述,探讨深度学习技术与可视化结合带来的技术红利,深刻分析深度学习驱动的可视化未来发展的前景.

摘要：指纹图像分割指从图像背景中分离出有用的指纹区域的过程.利用图像方差及其梯度的性质提出一种自适应指纹分割算法.首先将待分割的图像分为3×3的块,计算块方差及其梯度,并以两者的乘积作为块特征;然后使用一种自适应的方法设定阈值完成分割;最后利用形态学方法进行后处理得到最终结果.在FVC2002和FVC2004数据库上的实验结果表明,该分割算法快速有效,且有较强的鲁棒性.

摘要：交通、气象等领域通过收集物体的空间位置信息(地理空间数据)来分析其潜在的运动规律.可视分析因其直观的可视化表达与便捷的交互方式,能有效地分析地理空间数据.过滤作为一种重要的数据操作,被广泛地应用于大规模地理空间数据的可视分析中.文中概述了地理空间数据可视化中的过滤方法及相关工作.

摘要：轨迹数据大量产生于交通、气象、生态和移动服务等领域.有效地理解和利用这些数据不仅需要自动高效的分析方法,也需要直观生动的可视化;这两者相互结合形成了可视分析技术.文中概述了轨迹数据可视分析中的主要方法和交互技术,并介绍了一系列应用案例.最后,文中总结了轨迹数据可视分析研究中的问题和面临的挑战.

摘要：二维正面人脸图像在视频监控、人脸识别等领域有重要的实际意义,为此提出一种利用多幅非正面人脸图像自动合成正面人脸图像的算法.从多幅非正面人脸图像中选择扭曲形变最小的像素进行合成,并使用加权平均来平滑合成图像,从而使得合成的正面人脸图像尽可能自然.实验结果表明,该算法所合成的正面人脸图像可以十分有效地逼近真实正面人脸图像,在人脸识别中也可以有效地保持人脸图像的身份特征不变.

摘要：树图是一种流行的利用包含关系表达层次化数据的可视化方法.由于其呈现数据时高效的空间利用率和良好的交互性,受到众多的关注,得到深入的研究,并在科学、社会学、工程、商业等领域都得到了广泛的应用.文中从树图的布局算法、交互方法、改进和变种、应用领域和用户评价研究等角度,对树图可视化及其扩展方法的基础和研究前沿进行了综述,并对树图可视化方法的前景进行了展望.

摘要：掌纹图像可由一个T型结构分为指根区域、内侧区域和外侧区域3个部分,合理地利用这些分区信息,可以有效地提高掌纹识别的效率和正确率.为此,提出一种自适应的T型结构分区算法,利用掌纹中的主线信息,并结合掌纹的灰度和方向场构造一个目标函数;通过搜索寻找目标函数的最大值实现T型结构的定位,以实现对掌纹的分区.实验结果表明,采用文中的算法能够获得有效的掌纹分区结果.

摘要：异常发现是数据挖掘领域的一类重要任务.针对高维对象的异常度量问题和异常点集合的冗余问题,提出了一种新的面向高维数据的异常点发现方法.该方法通过采用高维数据的二部图表示,以高维对象的压缩能力作为其异常程度的度量,能够有效支持包含不同类型属性的高维数据.为了解决top-k异常点集合中的冗余问题,提出了低冗余top-k异常点的概念.由于精确计算低冗余的top-k异常点是NP-hard问题,设计了计算近似低冗余的top-k异常点的启发式方法k-AnomaliesHD算法.从在真实和人工数据集上的实验结果可以看出,该方法具有较好的扩展性;而且与不考虑冗余的异常点发现方法相比较,能够更有效地概括数据中的异常模式.

摘要：信息技术的发展推动了科学研究范式的转变。近年来,社科人文领域也逐渐发展出了数据驱动的研究方式。从可视化的角度,对国际数字人文大会论文进行分析,从任务、数据和应用视角3个层面总结了当前可视化在数字人文中的应用现状。通过分析从人文、可视化技术、艺术3种角度出发的数字人文项目,揭示了多学科交叉对提高数字人文与可视化结合项目质量的巨大潜力。同时,分享了北京大学在探究这种多学科交叉合作新范式的实践,包括交叉人才的教育、学科交叉融合的科普以及相关智能可视化技术的研究等方面。最后讨论了通过探索更好的人与人之间合作及人与计算机之间的协作来促进数字人文与可视化学科交叉发展的展望。