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11.
随着三维感知设备的发展和大规模三维数据的出现，基于三维重建与理解的视觉感知技术得到了
大量关注。与此同时，智能图形逐渐改变了传统图形系统在交互中的被动角色，朝着任务引导的、感知驱动的智
能体对真实或虚拟环境的主动交互发展。可以说，计算机图形学正在突破“信息表达”这一传统范畴，逐步拓展
迈入“信息感知”领域；图形学的交互技术也由传统的人机交互，逐渐延伸和发展出面向智能任务的主动三维交
互。其中，数据驱动三维几何分析与建模的理论和方法，特别是在线重建与分析技术，对三维感知和三维交互形
成了重要支撑。本文从图形学和视觉融合的视角，结合研究案例，介绍了主动式三维感知与交互，讨论了“主动
式”的特点、优势和挑战，并试图探讨这一方向的开放问题与发展趋势。 相似文献
12.
对高维数据的探索和分析需要在数据中提取有价值的信息见解并生成合适的可视化图表.为降低生成有效图表的门槛,以信息见解为中心自动生成可视化图表,提出一个可视化推荐框架,包含数据片段推荐和视觉编码推荐2部分.在数据片段推荐中,相比现有方法使用单一指标,所提框架结合多种分析方法和机器学习算法进行信息见解的挖掘和数据片段的排序,为用户推荐信息见解丰富的数据片段;在视觉编码推荐中,该框架结合规则和机器学习方法,基于信息见解的特征建立视觉编码映射,并对图表中的关键信息进行高亮以增强用户的理解.在图表类型预测任务中,使用用户绘制的真实可视化图表数据进行实验的结果表明,所提框架比现有方法具有更高的预测准确率;用户调查的结果则证明,该框架能帮助用户更好、更快地了解一个陌生的数据表格中蕴含的关键信息. 相似文献