并非如你所想——构建自下而上可视化图像类型学的经验与教训
图形学
2022-10-17 v2 多媒体
摘要
我们展示并讨论了为期两年对 IEEE Visualization (VIS) 论文中发表图像所做的定性分析结果。具体而言，我们推导出一个包含 13 种可视化图像类型的类型学，并通过编码区分可视化与若干图像特征。该分类过程所需时间远超我们最初设想，且困难得多。所得类型学与图像分析可服务于多种目的：研究社区及其研究成果随时间的演进、为教学目的促进可视化图像的分类、识别用于评估目的的视觉设计，或推动可视化标准化的进展。除类型学与图像表征外，我们提供了一个含 6,833 张标注图像的数据集以及一个可用于探索和分析该大型标注图像集的在线工具。由此，我们促进了对所使用多样化可视化及其在社区中发表与传播方式的讨论。
引用
@article{arxiv.2209.07533,
title = {Not As Easy As You Think -- Experiences and Lessons Learnt from Trying to Create a Bottom-Up Visualization Image Typology},
author = {Jian Chen and Petra Isenberg and Robert S. Laramee and Tobias Isenberg and Michael Sedlmair and Torsten Moeller and Han-Wei Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.07533},
year = {2022}
}