Visualization Algorithms & Techniques (Wintersemester 2018/2019)
Dozent:
Prof. Dr. Jürgen Döllner
(Computergrafische Systeme)
,
Dr. Benjamin Hagedorn
(Computergrafische Systeme)
,
Dr. Rico Richter
(Computergrafische Systeme)
,
Johannes Wolf
(Computergrafische Systeme)
,
Sören Discher
(Computergrafische Systeme)
,
Dr. Jan Klimke
(Computergrafische Systeme)
Allgemeine Information
- Semesterwochenstunden: 4
- ECTS: 6
- Benotet:
Ja
- Einschreibefrist: 02.11.2018
- Lehrform: Projekt / Seminar
- Belegungsart: Wahlpflichtmodul
- Lehrsprache: Deutsch
- Maximale Teilnehmerzahl: 15
Studiengänge, Modulgruppen & Module
- IT-Systems Engineering
- IT-Systems Engineering
- HCGT: Human Computer Interaction & Computer Graphics Technology
- HPI-HCGT-K Konzepte und Methoden
- HCGT: Human Computer Interaction & Computer Graphics Technology
- HPI-HCGT-S Spezialisierung
- HCGT: Human Computer Interaction & Computer Graphics Technology
- HPI-HCGT-T Techniken und Werkzeuge
- OSIS: Operating Systems & Information Systems Technology
- HPI-OSIS-K Konzepte und Methoden
- OSIS: Operating Systems & Information Systems Technology
- HPI-OSIS-S Spezialisierung
- OSIS: Operating Systems & Information Systems Technology
- HPI-OSIS-T Techniken und Werkzeuge
- DATA: Data Analytics
- HPI-DATA-K Konzepte und Methoden
- DATA: Data Analytics
- HPI-DATA-T Techniken und Werkzeuge
- DATA: Data Analytics
- HPI-DATA-S Spezialisierung
Beschreibung
Im Seminar stehen Methoden und Verfahren für die Analyse und Visualisierung von multidimensionalen Daten im Mittelpunkt, wie sie insbesondere in den Bereichen Geospatial Analytics und Software Analytics benötigt werden. In beiden Bereichen führt das Fachgebiet Forschungsprojekte durch, die den Kontext für die Themen des Seminars bilden.
Konkrete Themen sind beispielsweise:
- Berechnung von Bewegungsdaten aus GPS-Daten bzgl. geographischer Netze, z. B. via Waze (www.waze.com), Airtraffic Data (www.flightradar24.com)
- Visualisierung von Bewegungs- und Verkehrsflussdaten, z.B. Flow Map, Composite Flow Map Layouts, Space-Time Cubes
- Visualisierung von zeitvarianten, raumbezogenen thematischen Daten mit Sorted Stream Graphs Stream Graphs
- Feature Extraction in 3D Point Clouds based on Deep Learning, z.B. Stanford PointNet Deep Learning
- Web-based Rendering von 3D Point Clouds
- Real-Time Particle Systems with Collision Detection als Basisalgorithmus zur Informationsvisualisierung
- Interaktive 3D-Dust-&-Magnet Visualization für a) Patientendaten im Bereich Digital Health und b) Software Analytics
- Aufsetzen eines RESTful Open TreeVis Services nach OpenAPI Spezifikation sowie Integration von Nutzer- und Datenverwaltung
- Nutzerbasierte Anpassung von Top-Level Layouts in Treemaps (Application Landscape)
- OpenAPI basierter Open Font Asset Service für hardwarebeschleunigtes 2D und 3D Textrendering
- Skizzenstil (Sketchy) als visuelle Variable in WebGL (parameterisiertes, echtzeitfähiges Rendering von z.B. Bleistiftkonturen)
In diesem Seminar werden dazu Softwareprojekte in Einzelarbeit oder Zweierteams umgesetzt. Im Rahmen der eigenen Interessen kann aus unterschiedlichen Forschungsthemen des Fachgebietes ein Thema gewählt werden. Dabei kann das Projekt je nach Interesse und Thema stärker auf Visualisierung oder Analyse fokussieren.
Seminarrelevante Visualisierungsbeispiele
Animated Traffic Density Visualization
Classical Flow Map
Composite Flow Map
Space-Time Cube Visualization
Sorted Stream Graph
Deep Learning on 3D Point Clouds
Real-Time 3D Partical System Simulation
Dust & Magnet Visualization
Application Landscape Visualization using 2.5D Treemaps
Uncertainty Visualization using Sketchy Rendering
Voraussetzungen
Das Seminar richtet sich an Studierende im Masterstudiengang IT-Systems Engineering, Data Engineering, Digital Health und Informatik. Projektabhängig sind Kenntnisse der objektorientierten Software-Entwicklung, der webbasierten Programmierung (JavaScript, Node.js), der Grundlagen der Computergrafik und Visualisierung (OpenGL, GLSL und WebGL) sowie OpenVR von Vorteil. Es kann auch "datennah" gearbeitet werden, d.h. es liegt dann der Schwerpunkt auf der Datenprozessierung und die Visualisierung kann auf vorgefertigte Komponenten zurückgreifen.
Literatur
Zu jedem Thema gibt es neben den über das Internet frei zugänglichen Informationen eine Reihe aktueller Fachartikel, die bei der Themenvergabe mit ausgegeben werden. Die weitere Recherche von themenspezifischer Literatur ist Teil der Bearbeitung.
Lern- und Lehrformen
Projektarbeit mit individueller Betreuung durch das Fachgebiet.
Leistungserfassung
Die Leistungspunkte werden erreicht, wenn die Studierenden:
- über das Thema 1 Konzeptvortrag abhalten,
- erfolgreich ein dem Thema entsprechendes Softwareentwicklungsprojekt (50%) planen und durchführen,
- erfolgreich die Grundlagen und Ergebnise in einer schriftlichen Ausarbeitung (4 Seiten) zusammenfassen (25%),
- über das Arbeitspaket bzw. einen ausgewählten Aspekt erfolgreich einen Abschlussvortrag (25%) halten.
Termine
Die Themen für das Seminar werden in der ersten und zweiten Vorlesungswoche am 15.10.2018 und 22.10.2018 jeweils um 11 Uhr im Raum H-2.57 vorgestellt. Für den weiteren Verlauf des Seminars werden individuelle Treffen mit den Betreuern vereinbart, für Zwischenstands- und Abschlussvorträge werden Termine in Absprache mit den Teilnehmenden festgelegt.
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