Information
- Publication Type: Master Thesis
- Workgroup(s)/Project(s):
- Date: January 2015
- TU Wien Library:
- First Supervisor:
Abstract
Geometry generators are commonly used in video games and evaluation systems for computer vision to create geometric shapes such as terrains, vegetation or airplanes. The parameters of the generator are often sampled automatically which can lead to many similar or unwanted objects. In this thesis, we propose a novel visual exploration approach that combines the abstract parameter space of the generator with the resulting geometric shapes in a composite visualization. Similar 3D shapes are first grouped using hierarchical clustering and then displayed in an illustrative parallel coordinates or scatterplot matrix visualization. This helps the user to study the sensitivity of the generator with respect to its parameter space and to identify invalid regions. Starting from a compact overview representation, the user can iteratively drill-down into local shape differences by clicking on the respective clusters. Additionally, a linked radial tree gives an overview of the cluster hierarchy and enables the user to manually split or merge clusters. We evaluate our approach by exploring the parameter space of a cup generator and provide feedback from domain experts.Kurzfassung:
Geometriegeneratoren werden häufig in Videospielen und Evaluierungssystemen für Maschinelles Sehen eingesetzt um 3D Geometrie wie Terrains, Vegetation und Flugzeuge zu erstellen. Die Generatoren werden durch Parameter gesteuert. Diese werden oft automatisch abgetastet, um verschiedenste Variationen eines Objektes zu erzeugen. Dies führt aber oft zu sehr ähnlichen oder unerwünschten Objekten. In dieser Diplomarbeit wird ein neues Visualisierungssystemvorgestellt, welches die Analyse des abstrakten Parameterraumes eines Geometriegenerators gemeinsam mit den resultierenden Geometrieobjekten mithilfe neuer Visualisierungen darstellt. Ähnliche Objekte werden zunächst mittles Hierarchischem Clustering gruppiert und anschließend in illustrativen Parallelen Koordinaten dargestellt. Dies ermöglicht dem/der BenutzerIn die Sensitivität einzelner Parameter zu analysieren und Regionen im Parameterraum zu identifizieren, welche unerwünschte Ergebnisse liefern. Die Visualisierung startet mit einer kompakten übersichtlichen Darstellung und der/die BenutzerIn kann interaktiv die lokalen Unterschiede durch klicken auf den gewünschten Cluster analysieren. Zur erhöhten Übersichtlichkeit wird auch eine radiale Baumdarstellung der Cluster angeboten. Desweiteren können Cluster vereinigt und gesplittet werden. Das System wurde von Fachleuten evaluiert, wobei ein Tassengenerator analysiert wurde.
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@mastersthesis{Beham_Michael_PSC,
title = "Parameter Spaces of Cups: Cluster-based Exploration of a
Geometry Generator",
author = "Michael Beham",
year = "2015",
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evaluation systems for computer vision to create geometric
shapes such as terrains, vegetation or airplanes. The
parameters of the generator are often sampled automatically
which can lead to many similar or unwanted objects. In this
thesis, we propose a novel visual exploration approach that
combines the abstract parameter space of the generator with
the resulting geometric shapes in a composite visualization.
Similar 3D shapes are first grouped using hierarchical
clustering and then displayed in an illustrative parallel
coordinates or scatterplot matrix visualization. This helps
the user to study the sensitivity of the generator with
respect to its parameter space and to identify invalid
regions. Starting from a compact overview representation,
the user can iteratively drill-down into local shape
differences by clicking on the respective clusters.
Additionally, a linked radial tree gives an overview of the
cluster hierarchy and enables the user to manually split or
merge clusters. We evaluate our approach by exploring the
parameter space of a cup generator and provide feedback from
domain experts. Kurzfassung: Geometriegeneratoren werden
h\"{a}ufig in Videospielen und Evaluierungssystemen f\"{u}r
Maschinelles Sehen eingesetzt um 3D Geometrie wie Terrains,
Vegetation und Flugzeuge zu erstellen. Die Generatoren
werden durch Parameter gesteuert. Diese werden oft
automatisch abgetastet, um verschiedenste Variationen eines
Objektes zu erzeugen. Dies f\"{u}hrt aber oft zu sehr
\"{a}hnlichen oder unerw\"{u}nschten Objekten. In dieser
Diplomarbeit wird ein neues
Visualisierungssystemvorgestellt, welches die Analyse des
abstrakten Parameterraumes eines Geometriegenerators
gemeinsam mit den resultierenden Geometrieobjekten mithilfe
neuer Visualisierungen darstellt. \"{A}hnliche Objekte
werden zun\"{a}chst mittles Hierarchischem Clustering
gruppiert und anschlie{\ss}end in illustrativen Parallelen
Koordinaten dargestellt. Dies erm\"{o}glicht dem/der
BenutzerIn die Sensitivit\"{a}t einzelner Parameter zu
analysieren und Regionen im Parameterraum zu identifizieren,
welche unerw\"{u}nschte Ergebnisse liefern. Die
Visualisierung startet mit einer kompakten
\"{u}bersichtlichen Darstellung und der/die BenutzerIn kann
interaktiv die lokalen Unterschiede durch klicken auf den
gew\"{u}nschten Cluster analysieren. Zur erh\"{o}hten
\"{U}bersichtlichkeit wird auch eine radiale Baumdarstellung
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month = jan,
address = "Favoritenstrasse 9-11/E193-02, A-1040 Vienna, Austria",
school = "Institute of Computer Graphics and Algorithms, Vienna
University of Technology ",
URL = "https://www.cg.tuwien.ac.at/research/publications/2015/Beham_Michael_PSC/",
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