Visualisation interactive de grands volumes de données incertaines : pour une approche perceptive

français

Speciality : Mathématiques et Informatique

22/05/2012 - 14:00 Mr Alexandre Coninx (Université de Grenoble) Grand Amphi de l'INRIA Rhône-Alpes, Montbonnot

Keywords :
  • incertitude
  • perception visuelle
  • modélisation
  • bruit visuel
  • psychophysique
Les études scientifiques et d'ingénierie actuelles font de plus en plus souvent appel à des techniques de simulation numérique pour étudier des phénomènes physiques complexes. La visualisation du résultat de ces simulations sur leur support spatial, souvent nécessaire à leur bonne compréhension, demande la mise en place d'outils adaptés, permettant une restitution fidèle et complète de l'information présente dans un jeu de données. Une telle visualisation doit donc prendre en compte les informations disponibles sur la qualité du jeu de données et l'incertitude présente. Cette thèse a pour but d'améliorer les méthodes de visualisation des champs de données scalaires de façon à intégrer une telle information d'incertitude. Les travaux présentés adoptent une approche perceptive, et utilisent les méthodes expérimentales et les connaissances préalables obtenues par la recherche sur la perception visuelle pour proposer, étudier et finalement mettre en oeuvre des nouvelles techniques de visualisation. Une revue de l'état de l'art sur la visualisation de données incertaines nous fait envisager l'utilisation d'un bruit procédural animé comme primitive pour la représentation de l'incertitude. Une expérience de psychophysique nous permet d'évaluer des seuils de sensibilité au contraste pour des stimuli de luminance générés par l'algorithme de bruit de Perlin, et de déterminer ainsi dans quelles conditions ces stimuli seront perçus. Ces résultats sont validés et étendus par l'utilisation d'un modèle computationnel de sensibilité au contraste, que nous avons réimplémenté et exécuté sur nos stimuli. Les informations obtenues nous permettent de proposer une technique de visualisation des données scalaires incertaines utilisant un bruit procédural animé et des échelles de couleur, intuitive et efficace même sur des géométries tridimensionnelles complexes. Cette technique est appliquée à deux jeux de données industriels, et présentée à des utilisateurs experts. Les commentaires de ces utilisateurs confirment l'efficacité et l'intérêt de notre technique et nous permettent de lui apporter quelques améliorations, ainsi que d'envisager des axes de recherche pour des travaux futurs.

President:

Mr Charles Hansen (Professeur - Université de l'Utah)

Directors:

  • Mr Georges-Pierre Bonneau (Professeur - Université de Grenoble )
  • Mr Bruno Levy (Directeur de Recherche - CNRS )

Raporteurs:

  • Mr Jean Lorenceau (Directeur de recherche - CNRS )
  • Mr Bruno Levy (Directeur de Recherche - INRIA )

Examinators:

  • Mr Guillaume Thibault (Ingénieur-Chercheur Sénior - EDF R&D )