論文の概要: Visualization of a multidimensional point cloud as a 3D swarm of avatars
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06751v3
- Date: Tue, 10 Jun 2025 11:35:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-11 15:11:39.860935
- Title: Visualization of a multidimensional point cloud as a 3D swarm of avatars
- Title（参考訳）: アバターの3次元群としての多次元点雲の可視化
- Authors: Leszek Luchowski, Dariusz Pojda,
- Abstract要約: 本稿では,Chernoffの顔にインスパイアされたアイコンを用いて,多次元データセットを表現する革新的な手法を提案する。
データ次元のセマンティックな分割を直感的および技術的カテゴリに導入し、前者をアバター特徴に割り当て、後者を4次元空間埋め込みに投影する。
この技術はオープンソースのdpVisionビジュアライゼーションプラットフォームのプラグインとして実装されており、ユーザーはアバターの群れという形でデータをインタラクティブに探索することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes an innovative technique for representing multidimensional datasets using icons inspired by Chernoff faces. Our approach combines classical projection techniques with the explicit assignment of selected data dimensions to avatar (facial) features, leveraging the innate human ability to interpret facial traits. We introduce a semantic division of data dimensions into intuitive and technical categories, assigning the former to avatar features and projecting the latter into a four-dimensional (or higher) spatial embedding. The technique is implemented as a plugin for the open-source dpVision visualization platform, enabling users to interactively explore data in the form of a swarm of avatars whose spatial positions and visual features jointly encode various aspects of the dataset. Experimental results with synthetic test data and a 12-dimensional dataset of Portuguese Vinho Verde wines demonstrate that the proposed method enhances interpretability and facilitates the analysis of complex data structures.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Chernoffの顔にインスパイアされたアイコンを用いて,多次元データセットを表現する革新的な手法を提案する。
提案手法は,従来の投影技術と,選択したデータ次元をアバター(顔)特徴に明示的に割り当てることを組み合わせて,人間の顔の特徴を解釈する能力を活用している。
データ次元のセマンティックな分割を直感的および技術的カテゴリに導入し、前者をアバター特徴に割り当て、後者を4次元(またはそれ以上)空間埋め込みに投影する。
この技術はオープンソースのdpVisionビジュアライゼーションプラットフォームのプラグインとして実装されており、ユーザーはデータセットの様々な側面を一緒にエンコードする空間的位置と視覚的特徴を持つアバターの群れの形でデータをインタラクティブに探索することができる。
ポルトガルのVinho Verdeワインの合成試験データと12次元データセットによる実験結果から,本手法は解釈可能性を高め,複雑なデータ構造の解析を容易にすることが示された。
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