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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.55.2018.tde-15102018-165426
Document
Author
Full name
Paola Tatiana Llerena Valdivia
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2018
Supervisor
Committee
Oliveira, Maria Cristina Ferreira de (President)
Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Comba, João Luiz Dihl
Júnior, Nivan Roberto Ferreira
Paiva, José Gustavo de Souza
Title in English
Graph signal processing for visual analysis and data exploration
Keywords in English
Graph signal processing
Information visualization
Spectral graph filtering
Spectral graph wavelets transform
Visual analytics
Abstract in English
Signal processing is used in a wide variety of applications, ranging from digital image processing to biomedicine. Recently, some tools from signal processing have been extended to the context of graphs, allowing its use on irregular domains. Among others, the Fourier Transform and the Wavelet Transform have been adapted to such context. Graph signal processing (GSP) is a new field with many potential applications on data exploration. In this dissertation we show how tools from graph signal processing can be used for visual analysis. Specifically, we proposed a data filtering method, based on spectral graph filtering, that led to high quality visualizations which were attested qualitatively and quantitatively. On the other hand, we relied on the graph wavelet transform to enable the visual analysis of massive time-varying data revealing interesting phenomena and events. The proposed applications of GSP to visually analyze data are a first step towards incorporating the use of this theory into information visualization methods. Many possibilities from GSP can be explored by improving the understanding of static and time-varying phenomena that are yet to be uncovered.
Title in Portuguese
Processamento de sinais em grafos para analise visual e exploração de dados
Keywords in Portuguese
Análise visual
Filtragem espectral em grafos
Processamento de sinais em gratos
Transformada espectral wavelets em grafos
Visualização de informação
Abstract in Portuguese
O processamento de sinais é usado em uma ampla variedade de aplicações, desde o processamento digital de imagens até a biomedicina. Recentemente, algumas ferramentas do processamento de sinais foram estendidas ao contexto de grafos, permitindo seu uso em domínios irregulares. Entre outros, a Transformada de Fourier e a Transformada Wavelet foram adaptadas nesse contexto. O Processamento de Sinais em Grafos (PSG) é um novo campo com muitos aplicativos potenciais na exploração de dados. Nesta dissertação mostramos como ferramentas de processamento de sinal gráfico podem ser usadas para análise visual. Especificamente, o método de filtragem de dados porposto, baseado na filtragem de grafos espectrais, levou a visualizações de alta qualidade que foram atestadas qualitativa e quantitativamente. Por outro lado, usamos a transformada de wavelet em grafos para permitir a análise visual de dados massivos variantes no tempo, revelando fenômenos e eventos interessantes. As aplicações propostas do PSG para analisar visualmente os dados são um primeiro passo para incorporar o uso desta teoria nos métodos de visualização da informação. Muitas possibilidades do PSG podem ser exploradas melhorando a compreensão de fenômenos estáticos e variantes no tempo que ainda não foram descobertos.
 
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Publishing Date
2018-10-15
 
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