News
Die Vorlesungen finden immer Mittwochs 9:15-10:45 im Seminarraum 186 (Favoritenstraße 9-11, 5. Stock) statt.
Information
- Anmeldung zur VU über das TISS
- Gruppenbildung und Auswahl einer Aufgabe über TUWEL
- Verbindliche Anmeldung durch die erste Abgabe (siehe Übungsteil) über TUWEL
Termine
Montag 05.03.2018 |
0915-1045
EI 4 |
Vorbesprechung Eduard Gröller, Manuela Waldner, Andreas Gogel Survey on Visualization I (Prüfungsstoff bis inkl. Folie 39) Eduard Gröller |
Vorbesprechung Folien Survey I & II Stream nicht verfügbar |
Mittwoch 14.03.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Spatio-Temporal Visualization Johanna Schmidt |
Folien Stream |
Mittwoch 21.03.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Survey on Visualization II Eduard Gröller |
Stream |
bis 06.04.2018 23:55 |
1. ABGABE Zusammenfassung + Präsentation via TUWEL Informationen siehe Übungsteil |
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Mittwoch 11.04.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Präsentation der Implementierungsideen I StudentInnen, Infomationen siehe Übungsteil |
Stream |
Mittwoch 18.04.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Präsentation der Implementierungsideen II StudentInnen, Infomationen siehe Übungsteil |
Stream |
Mittwoch 25.04.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Evaluating Visualizations Manuela Waldner |
Folien Stream |
Mittwoch 02.05.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Text and Document Visualization (Prüfungsstoff bis inkl. Folie 77) Manuela Waldner |
Folien Stream |
bis 04.05.2018 23:55 |
ZWISCHENABGABE via TUWEL Infomationen siehe Übungsteil |
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Mittwoch 09.05.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Comparative Visualization Eduard Gröller |
Folien Stream |
1100-1400
VisLab HA 05 20 |
Feedback zur Zwischenabgabe
Tutoren, StudentInnen |
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Mittwoch 16.05.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Visualization for Nondestructive Testing Christoph Heinzl |
Folien Stream |
Mittwoch 23.05.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Geological Visualization Ivan Viola |
Folien Stream |
Mittwoch 30.05.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Sports Visualization Johanna Schmidt |
Folien Stream |
bis 08.06.2018 23:55 |
2. ABGABE Programm + Präsentation via TUWEL Infomationen siehe Übungsteil |
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Mittwoch 13.06.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Präsentation der Programme I StudentInnen, Infomationen siehe Übungsteil |
Stream |
Mittwoch 20.06.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Präsentation der Programme II StudentInnen, Infomationen siehe Übungsteil |
Stream |
Mittwoch 27.06.2018 |
0915-1045
SEM186 |
Präsentation der Programme III PRÄMIERUNG der besten Programme StudentInnen, Infomationen siehe Übungsteil |
Stream |
TBA | VisLab HA 05 20 |
ABGABEGESPRÄCHE und PRÜFUNG Infomationen siehe Benotung |
Homepages mit den Folien aus vergangenen Semestern:
- Sommersemester 2017
- Sommersemester 2016
- Sommersemester 2015
- Sommersemester 2014
- Sommersemester 2013
- Sommersemester 2012
Übungsteil
Für den Übungsteil wird eine State-of-the-Art Visualisierungstechnik idealerweise in Zweiergruppen implementiert. Wählen Sie eine der drei möglichen Aufgabenstellungen:
- Wählen Sie einen der Artikel hier. Jeder Artikel wird maximal zwei mal vergeben (First-Come-First-Served-Prinzip).
- Wählen Sie einen Datensatz (z.B. aus dieser Liste oder persönliche Daten wie z.B. Twitter) und visualisieren Sie die Daten mit einer State-of-the-Art Visualisierungstechnik aus einem wissenschaftlichen Artikel.
- Lösen Sie die Aufgabe eines Visualisierungs-Contests (z.B. den aktuellen SciVis Contest, eine VAST Challenge, oder einen vergangenen SciVis Content).
Die Artikel stammen aus verschiedenen Gebieten der Visualisierung:
- SciVis: Scientific Visualization
- InfoVis: Information Visualization
- VA: Visual Analytics
Manche der Links verweisen auf elektronische Bibliotheken (z.B. IEEE Xplore). In diesem Fall ist es notwendig, dass man sich im TU Netzwerk (direkt vor Ort oder mittels VPN) befindet, um auf das gesamte Paper zugreifen zu können.
Wie Sie die von Ihnen gewählte Aufgabe implementieren, bleibt Ihnen überlassen. Es gibt von unserer Seite keine Vorgaben welche Programmiersprache dafür verwendet wird. Das bietet Ihnen die Möglichkeit, im Rahmen dieser VU neue Technologien auszuprobieren. Ein Beispiel hierfür wären web-basierte Technologien wie WebGL (bzw. THREE.js) oder D3.js. Bei Möglichkeit unterstützen wir auch gerne die Implementierung auf Mobile Devices (Tablets, Smart Phones). Smart Phones können wir bei Bedarf auch vom Institut zur Verfügung stellen. Es steht Ihnen frei, schon vorhandene Libraries zu verwenden. Jedoch erwarten wir in einem solchen Fall, dass Sie dafür mehr Zeitaufwand in andere Teile Ihrer Arbeit stecken damit der Gesamtaufwand für alle gleich bleibt. Falls Sie Fragen bezüglich der Implementierung haben, verwenden Sie bitte in erster Linie das Informatik Forum, welches von unseren Tutoren betreut wird.
- 1. ABGABE:Die erste Abgabe ist die verbindliche Anmeldung zur dieser VU. Abzugeben sind:
- Eine kurze Zusammenfassung des Artikels inklusive Ihrer Implementierungsideen (ca. 1-2 A4 Seiten, PDF)
-
Präsentation (PDF, PPTX, PPT, ODP)
Die erste Präsentation soll vor allem den theoretischen Inhalt des Papers näher erläutern und eine Idee der Implementierung vermitteln. Der genau Ablauf und Umfang der Präsentation sieht im Konkreten folgendermaßen aus:
- Redezeit: 1er Gruppe (3 Minuten), 2er Gruppe (5 Minuten)
- Inhalt: Zusammenfassung des Artikels (ca. 60%), Implementierungsidee / -konzept (ca. 40%)
- Template: PowerPoint
Bei dem Vortrag sollen die Mitglieder einer Gruppe alle gleich lange vortragen. Wann und wie oft gewechselt wird, bleibt Ihnen überlassen. Zu den Präsentationsterminen bitten wir Sie mindestens 15 Minuten vor dem Beginn vor Ort zu sein, damit Sie Ihre Präsentation noch testen können.
- ZWISCHENABGABE: Die Zwischenabgabe ist unverbindlich und dient lediglich dazu, Feedback bezüglich der aktuellen Implementierung von den Tutoren zu bekommen. Die Abgabe erfolgt mittels TUWEL in Form eines ZIP Archives. Sie können zu den in den Terminen genannten Zeiten Fragen persönlich an die Tutoren richten. Sie müssen sich nicht anmelden, daher läuft es nach dem First-Come-, First-Served-Prinzip ab.
- 2. ABGABE:Abzugeben sind:
- Implementierung (ZIP), bestehend aus:
- Kompilierte Binaries/WebGL/... (/bin)
- Quellcode (/src)
- Code Dokumentation (z.B. Doxygen) (/doc)
- HTML Dokumentation des Programms (/html)
- Screenshot des Programms (screenshot.jpg, Auflösung: W: 700px / H: variable)
- Präsentation (PDF, PPTX, PPT, ODP, ZIP falls Videos beiliegend)
Der Schwerpunkt der zweiten Präsentation liegt bei der Vorführung des fertigen Programms. Der genaue Aufbau und der Umfang für die beiden Präsentationen sieht im Konkreten folgendermaßen aus:
- Redezeit: 1er Gruppe (5 Minuten), 2er Gruppe (8 Minuten)
- Inhalt: Wiederholung des Artikels (ca. 20%), Implementierungs (ca. 40%), Programmvorführung (ca. 40%)
- Template: PowerPoint
Bei dem Vortrag sollen die Mitglieder einer Gruppe alle gleich lange vortragen. Wann und wie oft gewechselt wird, bleibt Ihnen überlassen. Zu den Präsentationsterminen bitten wir Sie mindestens 15 Minuten vor dem Beginn vor Ort zu sein, damit Sie Ihre Präsentation noch testen können.
Die HTML Dokumentation soll einen Link auf das Programm und den Quellcode sowie dessen Dokumentation enthalten. Weiters sollen auf der HTML Seite auch der Zweck und die Funktionsweise des Programms beschrieben werden.
Benotung
- die Zusammenfassung des Artikels incl. Implementierungsidee (5 Punkte)
- die 1. Präsentation des Artikels incl. Implementierungsidee (5 Punkte)
- die Implementierung und Dokumentation (40 Punkte)
- Einhaltung der Vorlagen (15 Punkte)
- Funktionalität (15 Punkte)
- Usability (5 Punkte)
- Dokumentation (5 Punkte)
- die 2. Präsentation des Programms (10 Punkte)
- die mündliche Vorlesungsprüfung (40 Punkte)
- > 87 Punkte ... Sehr Gut (1)
- > 75 Punkte ... Gut (2)
- > 62 Punkte ... Befriedigend (3)
- >= 50 Punkte ... Genügend (4)
- < 50 Punkte ... Nicht Genügend (5)
Daten
Datensätze können - müssen aber nicht - von den folgenden Quellen bezogen werden:- IEEE SciVis 2018 Contest
http://sciviscontest2018.org/
Asteroids of various sizes, speeds, and compositions are zipping around the solar system with potential future Earth engagements. Most of the earth is covered in ocean and impacts would likely occur in deep ocean water. The IEEE SciVis Contest 2018 is dedicated to the visualization and analysis of simulations designed to study asteroid impacts in deep ocean water. - IEEE SciVis Contests 2004-now
http://sciviscontest-staging.ieeevis.org/
List of all SciVis contests from 2004 until now. - Visualization Group Data Sets
http://www.cg.tuwien.ac.at/research/vis/datasets/
3D volume data sets from our institute. - Stefan Roettgers Volume Library
http://www9.informatik.uni-erlangen.de/External/vollib/
A collection of free 3D volume data sets. - The Stanford Volume Data Archive
http://graphics.stanford.edu/data/voldata/
3D volume data sets from CT. - Osirix DICOM Data
http://www.osirix-viewer.com/datasets/
Medical volume data sets in DICOM format. - Protein Data Bank
http://www.rcsb.org/
3D shapes of proteins, nucleic acids, and compelx assemblies.
- VAST challenge archive
http://www.vacommunity.org/About+the+VAST+Challenge
Archive of all Visual Analytics Science and Technology (VAST) Challenges from 2006. - UCI Machine Learning Repository
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
Provides hundrets of data sets mainly for the machine learning community, but also interesting for visualization! - Stanford Large Network Dataset Collection
http://snap.stanford.edu/data/
Provides any kinds of network data. - Kaggle Datasets
https://www.kaggle.com/datasets
Ten thousands of public datasets, including Bitcoin, YouTube statistics, transports etc. - Visualization publications dataset
http://www.vispubdata.org/site/vispubdata/
Contains all IEEE VIS publications from 1990 to 2015 with titles, authors etc. and citations to previous VIS papers. - data.gv.at
https://www.data.gv.at/
offene Daten Österreich - Gapminder world data
https://www.gapminder.org/data/
Provides hundrets of country indicators, such as population, infant mortality rates, life expectancy at birth, employment rates etc., over many years. - Tableau sample data sets
https://public.tableau.com/s/resources?qt-overview_resources=1#qt-overview_resources
Dozens of data sets about education, science -- and even characteristics of Star Wars characters. - CIA world factbook
https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/rankorder/rankorderguide.html
Country comparisons of different geographic or economic statistics can be downloaded. - Data.Gov
https://catalog.data.gov/dataset
Hundrets thousands of data sets (e.g., demographic statistics on zip code level) provided by the U.S. government. - Google public data explorer
http://www.google.com/publicdata/home
Search through publicly available data sets, such as world bank, eurostat, WTO etc. - Statista
https://www.statista.com/
Large collection of statistics (TU Wien has a license) - IMDbPY
https://imdbpy.sourceforge.io/
Python package to retrieve and manage data of the IMDb movie database. - Car dataset
https://www.cg.tuwien.ac.at/courses/Visualisierung1/exercises/data/cars_406.zip
A classic small multivariate data set about cars. - Nutrients dataset
https://www.cg.tuwien.ac.at/courses/Visualisierung1/exercises/data/nutrients_7538.zip
A classic multivariate data set about nutrients. - Car Evaluation Data Set
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Car+Evaluation
A larger car datset. - Plants Data Set
http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Plants
A classic and quite large multivariate data set about plants.
Tools
- D3.js - JavaScript library for data-driven visualization documents
https://d3js.org/ - Bokeh - Python visualization library
http://bokeh.pydata.org/en/latest/ - Vega Light - high-level visualization grammar based on JSON
https://vega.github.io/vega-lite/ - three.js - JavaScript 3D library
https://threejs.org/ - Startdust: GPU-based Visualization Library
https://stardustjs.github.io/ - Polymaps - JavaScript library for making dynamic, interactive maps
http://polymaps.org/ - Leaflet - JavaScript library for mobile-friendly interactive maps
http://leafletjs.com/ - Google Visualization API for the creation of visualization
https://developers.google.com/chart/interactive/docs/reference - The JavaScript InfoVis Toolkit
http://thejit.org/ - Qt Data Visualization Module
http://doc.qt.io/qt-5/qtdatavisualization-index.html - Visualization Toolkit (VTK) -- 3D graphics, image processing, and visualization library
https://www.vtk.org/ - Kitware toolkits and applications (including VTK, ParaView, ITK, 3D Slicer etc.)
https://www.kitware.com/platforms/ - dataviz.tools - tools, resources, and technologies for data visualization
http://dataviz.tools/ - Collection of Vis-Tools
http://selection.datavisualization.ch/
Links
- A Tour Through the Visualization Zoo (Heer et al., 2010)
https://cacm.acm.org/magazines/2010/6/92482-a-tour-through-the-visualization-zoo - A Survey of Surveys in Information Visualization
http://sos.swansea.ac.uk/ - Data Visualization Milestones
http://www.datavis.ca/milestones/ - Survey on text visualization techniques
http://textvis.lnu.se/ - Survey on tree visualization techniques
http://treevis.net/ - Survey on BioVis techniques
http://biovis.lnu.se/ - Survey on set visualization techniques
http://www.cvast.tuwien.ac.at/~alsallakh/SetViz/literature/www/index.html - Information Visualization community platform
http://infovis-wiki.net/index.php/Main_Page
The InfoVis:Wiki project is intended to provide a community platform and forum integrating recent developments and news on all areas and aspects of Information Visualization. - Visual Complexity
http://www.visualcomplexity.com/
Web portal, which represents very nice projects of visualizations in practical use. - The Python Graph Gallery
https://python-graph-gallery.com/
Hundrets of charts, each with corresponding python code. - TED-Talk by Hans Rosling
http://www.ted.com/index.php/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html (Video)
A very good example how InfoVis can be used to explore large and high-dimensional data sets. - TED-Talk by Gary Flake
http://www.ted.com/talks/gary_flake_is_pivot_a_turning_point_for_web_exploration.html (Video)
Talk about Pivot - an interesting application to browse the web.
Verwandte LVAs
186.827, VU Visualisierung 1; WS; Eduard Gröller & Tobias Klein186.105, VU Visualisierung medizinischer Daten 1; SS; Milos Sramek & Renata Raidou
186.138, VU Visualisierung medizinischer Daten 2; WS; Renata Raidou & Eduard Gröller
188.305, VO Informationsvisualisierung; SS; Kresimir Matkovic
186.143, UE Informationsvisualisierung; SS; Kresimir Matkovic & Manuela Waldner
188.162, VU Informationsvisualisierung; WS; Silvia Miksch
186.191, VU Echtzeit-Visualisierung; WS; Ivan Viola
186.046, SE aus Visualisierung; Eduard Gröller & Peter Mindek
186.829, PR Bachelorarbeit für Informatik und Wirtschaftsinformatik; Eduard Gröller et al.
186.834, PR Praktikum aus Visual Computing; Eduard Gröller et al.
Central European Seminar on Computer Graphics; Michael Wimmer et al.