Abstract-Mapting en uppsättning kategoriska värden till olika färger är en elementär teknik i datavisualisering. Användare av visualisering programvara rutinmässigt förlita sig på standard färgkartor som tillhandahålls av ett system, eller färgkartor föreslås av programvara som ColorBrewer. I praktiken måste användarna ofta välja en uppsättning färger på ett semantiskt meningsfullt sätt (t.ex., baserat på konventioner, färgmetaforer och logologiska associationer), och skulle därför vilja se till att deras perceptuella differentiering optimeras. I detta dokument presenterar vi en algoritmisk metod för att maximera de perceptuella avstånden bland en uppsättning givna färger. Vi tar itu med två tekniska problem i optimering, d.v.s. (i) fenomen av lokal maxima som stoppar optimeringen för tidigt, och (ii) godtycklig omfördelning av färger som leder till förlust av den ursprungliga semantiska associationen. Vi ägnade särskild uppmärksamhet åt olika typer av begränsningar som användare kan vilja införa under optimeringsprocessen. För att visa hur effektivt detta arbete var testade vi denna teknik i två fallstudier. För att nå ut till ett bredare utbud av användare har vi även utvecklat en webbapplikation som heter Colourmap Hospital.
Slutligen, nyare forskning om färgpaletter inkluderar den av Fang et al. REF som presenterade en metod för att maximera de perceptuella avstånden bland en uppsättning färger som tilldelats av användare för kategoriska data.
Categorical Colormap Optimization with Visualization Case Studies
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}