Аналіз великих даних у комп’ютерній графіці
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-47-1-50-57Ключові слова:
великі дані, рендеринг, паралелізація, машинне навчання.Анотація
У статті було проведено огляд аспектів аналізу та відображення великих даних у комп’ютерній графіці. Це створює нові перспективи для розробки та удосконалення додатків з обробки графічної інформації, візуалізацій та симуляцій. Завдяки розвитку технологій обробки та аналізу даних, комп’ютерна графіка може стати ще більш реалістичною, інтерактивною та ефективною. Дані можуть надходити з різних джерел, включаючи 3D сканування, моделювання, сенсори, відеокамери, ігри та симуляції. Зберігання великих обсягів графічних даних потребує ефективних рішень, таких як розподілені файлові системи, бази даних, хмарні сервіси. Аналіз охоплює методи обробки та аналізу великих даних, включаючи машинне навчання, алгоритми розпізнавання зображень, паралельні обчислення та оптимізацію ресурсів. Особлива увага приділяється викликам та перспективам використання великих даних у комп’ютерній графіці, що включає підвищення якості аналізу графічних даних, оптимізацію рендерингу надвеликих зображень та інтеграцію з іншими системами.
Посилання
Kyslova O. M., “Big Data in the Context of Researching Problems of Modern Society”, Bulletin of V. N. Karazin Kharkiv National University, № 42, pp. 60-61, 2019.
Marz N., and Warren J., Big Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems 1st Edition. Shelter Island, USA: Manning Publications, 2015.
Khader M. A., MHD Yasser Abbar, M. Abdellatif, and M. A. Soltan, " Big Data and Cloud Computing Concerns and its Impact on Computer Graphics and Visualization", Applied Science University Journal, vol. 6, no. 2, pp. 429-437, 2022.
Godfrey P., Gryz J., Lasek P., and Razavi N., "Interactive visualization of big data", in Beyond Databases, Architectures and StructuresEds. Berlin, Germany: Springer Nature, 2016, pp. 3-22.
Romanyuk O. N., etc., Organization of Databases and Knowledge. Textbook. Vinnytsia, Ukraine: UNIVERSUM-Vinnytsia, 2003.
Petukh A.M., Romanyuk O.V., and Romanyuk O.N., Databases, query languages, transaction management, distributed data processing. Vinnytsia, Ukraine: VNTU, 2016. [Online]. Available: https://web.posibnyky.vntu.edu.ua/fitki/11petuh_bazdanyh_movy_zalitiv/. Accessed: June 27, 2024.
Romanyuk О.N., Romanyuk O.V., and Chekhmestruk R.Y., Computer graphics: a tutorial. Vinnytsia, Ukraine: VNTU, 2023. [Online]. Available: https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/37689?locale-attribute=uk. Accessed: June 27, 2024.
Romanyuk O.N., and Chornyi A.V., High-performance methods and tools for painting three-dimensional graphic objects. Vinnytsia, Ukraine: UNIVERSUM-Vinnytsia, 2006.
Joshi P., “Impact of big data on computer graphics”, International Journal of Advanced Technology and Engineering Exploration, vol. 4(32), pp. 118-121, 2017.
Li H.–A., Zhang M., Yu K., Qi X., Hua Q., and Zhu Y., “R3MR: Region Growing Based 3D Mesh Reconstruction for Big Data Platform”, IEEE Access, vol. 8, pp. 91740–91750, 2020.
Tallada P et al., "CosmoHub: Interactive exploration and distribution of astronomical data on Hadoop", Astronomy and Computing, vol. 32, 2020, Art. no 100391.
Danthala M. K., Ghosh S., "Bigdata Analysis: Steaming Twitter Data with Apache Hadoop and Visualizing using BigInsights", International Journal of Engineering Research & Technology, vol. 4, no. 5, pp. 572-576, 2015.
Eldawy A., Mokbel M. F., and Jonathan C., "HadoopViz: A MapReduce framework for extensible visualization of big spatial data", in 2016 IEEE 32nd International Conference on Data Engineering, Helsinki, 2016, pp. 601–612.
Zavalniuk Y. K., Romanyuk O. N., Kotlyk S. V., etc. "Analysis of CAD renderers", in Information technologies and automation – 2022, Odesa, 2022, pp. 74–76.
Ocean J.. “What is BIM File Format? BIM vs. CAD”. Revizto.com. Accessed: June 26, 2024. [Online]. Available: https://revizto.com/en/bim-vs-cad-file-format/.
Emam H.. “ How Can BIM Prepare Projects for Big Data Analytics?”. LogikalProjects.com. Accessed: June 26, 2024. [Online]. Available: https://logikalprojects.com/insights/how-can-bim-prepare-projects-for-big-data-analytics/.
Schroeder W., Martin K., and Lorensen B., Visualization Toolkit 4th Edition. 2018. [Online]. Available: https://book.vtk.org/en/latest/VTKBook/12Chapter12.html. Accessed: May. 28, 2024.
Chronister J., Blender basics. Second Edition. 2006. [Online]. Available: https://www.evl.uic.edu/spiff/class/cs426/BlenderBasics2ndEdition.pdf. Accessed: May 29, 2024.
Uzayr S., Mastering Unity: A Beginner’s Guide. Boca Raton, USA: CRC Press, 2022.
Wilke C., Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures 1st Edition. Sebastopol, USA: O’Reilly Media, 2019.
Zavalniuk Y., Romanyuk O., and Tsikhanovska O., "Graphic tools for economic data visualization", in New information technologies of business management, Kyiv, 2023, pp. 53–55.
Goodfellow I., Bengio Y., and Courville A., Deeep Learning. Cambridge, USA: MIT Press, 2016.
“What is Apache Hadoop” Cloud.Google.com. Accessed: June 26, 2024. [Online]. Available: https://cloud.google.com/learn/what-is-hadoop.
Li R., and Zheng Y., "An Improved Monte Carlo Ray Tracing for Large-Scale Rendering in Hadoop ", in International Conference on Computer Science and Service System (CSSS 2014), Bangkok, 2014, pp. 609–613.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 7
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
