Визуализация больших данных с помощью дополненной и виртуальной реальности: проблемы и план исследований

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ ДОПОЛНЕННОЙ И ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ: ПРОБЛЕМЫ И ПЛАН ИССЛЕДОВАНИЙ

А. Аққазин, Д. Әмренова, А. Нурбергенов

Этот документ представляет собой междисциплинарный обзор проблем и достижений исследований в области больших данных, а также методов и инструментов их визуализации. Основная цель - обобщить проблемы, связанные с методами визуализации существующих больших данных, а также предложить новые решения проблем, связанных с текущим состоянием визуализации больших данных. 

Сложность анализа больших данных представляет собой неоспоримую проблему: методы и методы визуализации нуждаются в улучшении. Многие компании и проекты с открытым исходным кодом видят будущее аналитики больших данных через визуализацию, создают новые интерактивные платформы и поддерживают исследования в этой области.

На основе литературы, связанной с большими данными, мы определяем основные проблемы визуализации и предлагаем новый технический подход к визуализации больших данных, основанный на понимании человеческого восприятия и новых технологий смешанной реальности (MR). С нашей точки зрения, одним из наиболее многообещающих методов улучшения существующих методов визуализации больших данных является их корреляция с дополненной реальностью (AR) и виртуальной реальностью (VR), которые подходят для ограниченных возможностей восприятия людей.

Имея дело с большими объемами информации, мы сталкиваемся с такими проблемами, как объем, разнообразие, скорость и достоверность. Существует также проблема обнаружения данных, связанная с поиском высококачественных данных в наборах данных. Вторая ветвь проблем с большими данными называется проблемами обработки. И последний тип проблем, предлагаемых этой классификацией, связан с управлением данными. Проблемы управления обычно связаны с безопасным хранением данных, их обработкой и сбором. 

Визуализированные данные могут значительно улучшить понимание предварительно выбранной информации для обычного пользователя. Рассмотрим важные проблемы и возможные решения, связанные с визуализацией больших данных с использованием AR и VR:

1. Интеграция разработки приложений. Для работы с визуализированными объектами необходимо создать новую интерактивную систему для пользователя. Существует потребность в разработке системы машинного обучения и определении основных интуитивных жестов , которые в настоящее время исследуются для общих [1-3] и более конкретных целей [4].
2. Оборудование и виртуальный интерфейс. Для реализации такой интерактивной системы на практике необходимо применить определенное оборудование. В настоящее время существуют оптические и видеопрозрачные налобные дисплеи (HMD) [5], которые объединяют виртуальные объекты в реальный вид сцены. 
3. Система отслеживания и распознавания. Объекты и инструменты необходимо отслеживать в виртуальном пространстве. Значения положения и ориентации виртуальных элементов являются динамическими и должны быть повторно оценены во время презентации. 
4. Восприятие и познание. На самом деле уровень работы компьютера высок, но все еще недостаточно эффективен по сравнению с производительностью человеческого мозга даже в случае нейронных сетей. Кроме того, способность пользователя распознавать и понимать данные это центральный вопрос. Такие задачи, как просмотр и поиск, требуют определенной познавательной активности. 
5. Несоответствие виртуальных и физических объектов. В среде дополненной реальности виртуальные изображения интегрируются с пейзажами реального мира на статическом расстоянии на экране, в то время как расстояние до реальных объектов меняется. Человеческий глаз способен распознавать многие уровни яркости, насыщенности и контрастности [6], но большинство современных оптических технологий не могут отображать все уровни должным образом. Решением этой проблемы было бы использование современного оборудования.
6. Ограничения экрана. При текущем уровне развития технологий визуализированная информация представлена ​​в основном на экранах, поэтому производители должны учитывать его при дальнейшем улучшении.
7. Обучение. Поскольку эта концепция является относительно новой, необходимо указать ценность визуализации данных и ее вклад в работу пользователей. Ценность не может быть такой очевидной; вот почему убедительные демонстрационные примеры и общедоступные руководства могут раскрыть потенциал AR и VR в визуальной аналитике. Более того, пользователи должны быть обучены и обучены предстоящему взаимодействию с этой развивающейся технологией. Навык визуальной грамотности должен быть улучшен, чтобы иметь высокую производительность при работе с визуализируемыми объектами. 

Можно сделать вывод, что методологию визуализации данных можно улучшить, если учесть фундаментальные когнитивные психологические принципы и реализовать наиболее естественное взаимодействие с визуализированными виртуальными объектами. 

Список литературы

1. Piumsomboon T, Clark A., Billinghurst M. G-SIAR: gesture-speech interface for augmented reality. In: Proceedings of International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), IEEE; 2014. p. 365–66.
2. Vafadar M, Behrad A. A vision based system for communicating in virtual reality environments by recognizing human hand gestures. Multi Tools Appl. 2014;1–21.
3. Roupé M, Bosch-Sijtsema P, Johansson M. Interactive navigation interface for Virtual Reality using the human body. Comp Environ Urban Syst. 2014;43:42–50.
4. Wen R, Tay WL, Nguyen BP, Chng CB, Chui CK. Hand gesture guided robot-assisted surgery based on a direct augmented reality interface. Comp Method Program Biomed. 2014.
5. Rolland JP, Fuchs H. Optical versus video see-through head-mounted displays in medical visualization. Presence Teleoperators Virtual Environ. 2000;9(3):287–309.
6. Sonka M, Hlavac V, Boyle R. Image processing, analysis, and machine vision. Cengage Learning. 2014.