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dc.contributor.advisorAuber, David
dc.contributor.advisorBourqui, Romain
dc.contributor.authorRICHER, Gaëlle
dc.contributor.otherAuber, David
dc.contributor.otherBourqui, Romain
dc.contributor.otherAppert, Caroline
dc.contributor.otherSèdes, Florence
dc.contributor.otherSallaberry, Arnaud
dc.date2019-11-26
dc.identifier.urihttp://www.theses.fr/2019BORD0264/abes
dc.identifier.uri
dc.identifier.urihttps://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02453395
dc.identifier.nnt2019BORD0264
dc.description.abstractLa visualisation interactive est un outil essentiel pour l'exploration, la compréhension et l'analyse de données. L'exploration interactive efficace de jeux de données grands ou complexes présente cependant deux difficultés fondamentales. La première est visuelle et concerne les limitations de la perception et cognition humaine, ainsi que celles des écrans. La seconde est computationnelle et concerne les limitations de capacité mémoire ou de traitement des machines standards. Dans cette thèse, nous nous intéressons aux techniques de passage à l'échelle relativement à ces deux difficultés, pour plusieurs contextes d'application.Pour le passage à l'échelle visuelle, nous présentons une approche versatile de mise en évidence de sous-ensembles d'éléments par déformation spatiale appliquée aux vues multiples et une représentation abstraite et multi-/échelle de coordonnées parallèles. Sur les vues multiples, la déformation spatiale vise à remédier à la diminution de l'efficacité de la surbrillance lorsque les éléments graphiques sont de taille réduite. Sur les coordonnées parallèles, l'abstraction multi-échelle consiste à simplifier la représentation tout en permettant d'accéder interactivement au détail des données, en les pré-agrégeant à plusieurs niveaux de détail.Pour le passage à l'échelle computationnelle, nous étudions des approches de pré-calcul et de calcul à la volée sur des infrastructures distribuées permettant l'exploration de jeux de données de plus d'un milliard d'éléments en temps interactif. Nous présentons un système pour l'exploration de données multi-dimensionnelles dont les interactions et l'abstraction respectent un budget en nombre d'éléments graphiques qui, en retour, fournit une borne théorique sur les latences d'interactions dues au transfert réseau entre client et serveur. Avec le même objectif, nous comparons des stratégies de réduction de données géométrique pour la reconstruction de cartes de densité d'ensembles de points.
dc.description.abstractEnInteractive visualization is helpful for exploring, understanding, and analyzing data. However, increasingly large and complex data challenges the efficiency of visualization systems, both visually and computationally. The visual challenge stems from human perceptual and cognitive limitations as well as screen space limitations while the computational challenge stems from the processing and memory limitations of standard computers.In this thesis, we present techniques addressing the two scalability issues for several interactive visualization applications.To address visual scalability requirements, we present a versatile spatial-distortion approach for linked emphasis on multiple views and an abstract and multi-scale representation based on parallel coordinates. Spatial distortion aims at alleviating the weakened emphasis effect of highlighting when applied to small-sized visual elements. Multiscale abstraction simplifies the representation while providing detail on demand by pre-aggregating data at several levels of detail.To address computational scalability requirements and scale data processing to billions of items in interactive times, we use pre-computation and real-time computation on a remote distributed infrastructure. We present a system for multi-/dimensional data exploration in which the interactions and abstract representation comply with a visual item budget and in return provides a guarantee on network-related interaction latencies. With the same goal, we compared several geometric reduction strategies for the reconstruction of density maps of large-scale point sets.
dc.language.isofr
dc.subjectVisualisation d'information
dc.subjectDonnées massives
dc.subjectInterface homme-Machine
dc.subjectAbstraction de données
dc.subjectPassage à l'échelle
dc.subjectDéformation spatiale
dc.subject.enInformation visualization
dc.subject.enLarge-Scale data
dc.subject.enHuman-Computer interface
dc.subject.enData abstraction
dc.subject.enScalability
dc.subject.enSpatial distortion
dc.titlePassage à l'échelle pour la visualisation interactive exploratoire de données : approches par abstraction et par déformation spatiale
dc.title.enAddressing scaling challenges in interactive exploratory visualization with abstraction and spatial distortion
dc.typeThèses de doctorat
dc.contributor.jurypresidentMelançon, Guy
bordeaux.hal.laboratoriesLaboratoire bordelais de recherche en informatique
bordeaux.type.institutionBordeaux
bordeaux.thesis.disciplineInformatique
bordeaux.ecole.doctoraleÉcole doctorale de mathématiques et informatique (Talence, Gironde ; 1991-....)
star.origin.linkhttps://www.theses.fr/2019BORD0264
dc.contributor.rapporteurAppert, Caroline
dc.contributor.rapporteurSèdes, Florence
bordeaux.COinSctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.title=Passage%20%C3%A0%20l'%C3%A9chelle%20pour%20la%20visualisation%20interactive%20exploratoire%20de%20donn%C3%A9es%20:%20approches%20par%20abstraction%20et%20par%20d%C3%A9for&rft.atitle=Passage%20%C3%A0%20l'%C3%A9chelle%20pour%20la%20visualisation%20interactive%20exploratoire%20de%20donn%C3%A9es%20:%20approches%20par%20abstraction%20et%20par%20d%C3%A9fo&rft.au=RICHER,%20Gae%CC%88lle&rft.genre=unknown


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