Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

Link to this comparison view

Both sides previous revisionPrevious revision
Next revision		Previous revision
courses:b4m39viz [2026/05/26 16:07] – [Question 1: Časová data - primitiva, domény, problémy a typy vizualizace] zapleka3courses:b4m39viz [2026/05/27 13:14] (current) – [Question 2: Odlehlé hodnoty (Outliers) – Co to je, co znamenají a k čemu slouží] zapleka3
Line 377: Line 377:
 **Přímé objemové renderování** je pokročilá vizualizační technika pro zobrazení 3D objemových dat (např. CT nebo MRI skenů).  **Přímé objemové renderování** je pokročilá vizualizační technika pro zobrazení 3D objemových dat (např. CT nebo MRI skenů). 
  
-  - **Základní princip:** Na rozdíl od *nepřímé vizualizace* (která z dat nejprve vytvoří 3D geometrii, např. síť trojúhelníků pomocí Marching Cubes), DVR **neextrahují žádnou mezilehlou geometrickou reprezentaci**. Zobrazuje 3D data přímo a mapuje vlastnosti objemu na pixely obrazovky.+  - **Základní princip:** Na rozdíl od **nepřímé vizualizace** (která z dat nejprve vytvoří 3D geometrii, např. síť trojúhelníků pomocí Marching Cubes), DVR **neextrahují žádnou mezilehlou geometrickou reprezentaci**. Zobrazuje 3D data přímo a mapuje vlastnosti objemu na pixely obrazovky.
   - **Ray Marching (Paprskový pochod):** Základní algoritmus DVR. Pro každý pixel 2D obrazovky (kamery) se do 3D objemu vyšle světelný paprsek. Algoritmus po malých krocích "pochoduje" podél tohoto paprsku a v každém kroku odebere vzorek dat (interpoluje skalární hodnotu z mřížky).   - **Ray Marching (Paprskový pochod):** Základní algoritmus DVR. Pro každý pixel 2D obrazovky (kamery) se do 3D objemu vyšle světelný paprsek. Algoritmus po malých krocích "pochoduje" podél tohoto paprsku a v každém kroku odebere vzorek dat (interpoluje skalární hodnotu z mřížky).
   - **Vyhodnocení paprsku:** Nasbírané vzorky podél paprsku se musí "zploštit" do jedné barvy pixelu. To se děje dvěma způsoby:   - **Vyhodnocení paprsku:** Nasbírané vzorky podél paprsku se musí "zploštit" do jedné barvy pixelu. To se děje dvěma způsoby:
Line 497: Line 497:
     * Je to často **intuitivnější**, protože proces přirozeně odpovídá fyzikálnímu modelu (světlo se kumuluje od zdroje k pozorovateli).     * Je to často **intuitivnější**, protože proces přirozeně odpovídá fyzikálnímu modelu (světlo se kumuluje od zdroje k pozorovateli).
     * Z hlediska výpočtu potřebujeme řešit **pouze jednu rovnici** pro každý vzorek (počítá se pouze kumulace intenzity).     * Z hlediska výpočtu potřebujeme řešit **pouze jednu rovnici** pro každý vzorek (počítá se pouze kumulace intenzity).
 +  - **Nevýhody:**
 +      * Zbytečné výpočty pokud existuje neprůhledný objekt blíž ke kameře.
 ++++ ++++
  
Line 502: Line 504:
 Zde algoritmus prochází vzorky podél paprsku od **nejbližšího bodu k nejvzdálenějšímu** (od %%$i = 0$%% do %%$i = n$%%). Zde algoritmus prochází vzorky podél paprsku od **nejbližšího bodu k nejvzdálenějšímu** (od %%$i = 0$%% do %%$i = n$%%).
  
-  - **Princip:** Během průchodu se postupně kumuluje jak výsledná barva, tak i **celková průhlednost**. Algoritmus si pamatuje, kolik světla ještě může projít dále do objemu. Výpočet vyžaduje řešení **dvou rovnic** (jednu pro intenzitu a druhou pro průhlednost).+  - **Princip:** Během průchodu se postupně kumuluje jak výsledná barva, tak i **celková průhlednost**. Algoritmus si pamatuje, kolik světla ještě může projít dále do objemu. 
   - **Výhody a Časné ukončení (Early termination):**   - **Výhody a Časné ukončení (Early termination):**
     * Hlavní a naprosto klíčovou výhodou této metody je možnost **časného ukončení**.      * Hlavní a naprosto klíčovou výhodou této metody je možnost **časného ukončení**. 
     * Jakmile kumulovaná průhlednost (alpha) dosáhne hodnoty blížící se 1.0 (tj. materiál se stane plně neprůhledným), proces skládání pro daný paprsek se **okamžitě zastaví**.     * Jakmile kumulovaná průhlednost (alpha) dosáhne hodnoty blížící se 1.0 (tj. materiál se stane plně neprůhledným), proces skládání pro daný paprsek se **okamžitě zastaví**.
     * Všechny další vzorky za tímto bodem už by stejně nebyly viditelné, takže je zbytečné je počítat. To může **výrazně zrychlit renderování**, zejména u objemů s neprůhlednými strukturami.     * Všechny další vzorky za tímto bodem už by stejně nebyly viditelné, takže je zbytečné je počítat. To může **výrazně zrychlit renderování**, zejména u objemů s neprůhlednými strukturami.
 +  - **Nevýhody:**
 +      * Výpočet vyžaduje řešení **dvou rovnic** (jednu pro intenzitu a druhou pro průhlednost).
 ++++ ++++
  
Line 515: Line 519:
 Prvním zásadním problémem je **nelinearita (percepční neuniformita)** mnoha běžných barevných prostorů (např. RGB, HSV). Prvním zásadním problémem je **nelinearita (percepční neuniformita)** mnoha běžných barevných prostorů (např. RGB, HSV).
   - V těchto prostorech matematická vzdálenost mezi dvěma barvami neodpovídá tomu, jak rozdíl vnímá lidské oko. Stejný číselný rozdíl v datech se může v jedné části barevného spektra jevit jako obrovský skok a v jiné jako neviditelná změna.   - V těchto prostorech matematická vzdálenost mezi dvěma barvami neodpovídá tomu, jak rozdíl vnímá lidské oko. Stejný číselný rozdíl v datech se může v jedné části barevného spektra jevit jako obrovský skok a v jiné jako neviditelná změna.
 +  - Odstín neimplikuje řazení, jas ano.
 +  - Odstín má vyšší rozlišitelnost než jas a sytost.
   - **Duhová škála (Rainbow / Jet Colormap):** Je odstrašujícím příkladem tohoto problému. Není percepčně uniformní v odstínu ani v jasu. Vytváří **falešné (umělé) hrany** v místech rychlého vizuálního přechodu (např. kolem žluté a tyrkysové) a naopak skrývá detaily v oblastech, kde se barva mění vizuálně pomalu (např. v širokém zeleném pruhu).   - **Duhová škála (Rainbow / Jet Colormap):** Je odstrašujícím příkladem tohoto problému. Není percepčně uniformní v odstínu ani v jasu. Vytváří **falešné (umělé) hrany** v místech rychlého vizuálního přechodu (např. kolem žluté a tyrkysové) a naopak skrývá detaily v oblastech, kde se barva mění vizuálně pomalu (např. v širokém zeleném pruhu).
   - **Řešení:** Pro kvantitativní data je nutné používat percepčně uniformní prostory, jako je **CIELAB** nebo **HCL** (např. škály Viridis nebo Plasma).   - **Řešení:** Pro kvantitativní data je nutné používat percepčně uniformní prostory, jako je **CIELAB** nebo **HCL** (např. škály Viridis nebo Plasma).
Line 675: Line 681:
 **1. Kontrola a ověřování analytických modelů (např. Regrese):** **1. Kontrola a ověřování analytických modelů (např. Regrese):**
   - Pokud při automatizované analýze aplikujeme na data matematický model (např. proložíme je regresní přímkou), i **jeden jediný silný outlier dokáže drasticky změnit sklon a posun této přímky**, což vede ke zcela chybné interpretaci celého vztahu.   - Pokud při automatizované analýze aplikujeme na data matematický model (např. proložíme je regresní přímkou), i **jeden jediný silný outlier dokáže drasticky změnit sklon a posun této přímky**, což vede ke zcela chybné interpretaci celého vztahu.
-  - Vizualizace (např. zobrazení bodového grafu s proloženou přímkou) nám umožní okamžitě vidět, že model selhává kvůli odlehlé hodnotě. Můžeme ji vizuálně identifikovat, interaktivně odfiltrovat a sledovat, jak se model zpřesní pro zbytek dat. (Slavným příkladem důležitosti vizualizace je *Anscombův kvartet*).+  - Vizualizace (např. zobrazení bodového grafu s proloženou přímkou) nám umožní okamžitě vidět, že model selhává kvůli odlehlé hodnotě. Můžeme ji vizuálně identifikovat, interaktivně odfiltrovat a sledovat, jak se model zpřesní pro zbytek dat. (Slavným příkladem důležitosti vizualizace je **Anscombův kvartet**). 
 +{{:courses:pasted:20260527-131216.png?350}}
  
 **2. Praktické aplikace (Detekce anomálií):** **2. Praktické aplikace (Detekce anomálií):**
Line 681: Line 688:
   - **Kyberbezpečnost:** Hledání abnormální aktivity v síti, která indikuje pokus o prolomení nebo zero-day útok.   - **Kyberbezpečnost:** Hledání abnormální aktivity v síti, která indikuje pokus o prolomení nebo zero-day útok.
   - **Bankovnictví a finance:** Detekce podvodů s kreditními kartami (kdy transakce neodpovídá typickému chování uživatele).   - **Bankovnictví a finance:** Detekce podvodů s kreditními kartami (kdy transakce neodpovídá typickému chování uživatele).
-  - V těchto doménách se běžně využívá *Vizuální analytika* a speciální mantry jako "Search, Show Context, Expand on Demand", protože ukazovat všechny miliardy normálních transakcí nedává smysl.+  - V těchto doménách se běžně využívá **Vizuální analytika** a speciální mantry jako "Search, Show Context, Expand on Demand", protože ukazovat všechny miliardy normálních transakcí nedává smysl.
 ++++ ++++
  

Trace: • b4m39viz

Navigation

Playground

QR Code
QR Code courses:b4m39viz (generated for current page)