O Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação tem a honra de convidar toda a comunidade acadêmica para participar da  Defesa de  Dissertação de Mestrado abaixo relacionada:

DEFESAS DE MESTRADO

1)Aluno: Diego Hortêncio dos Santos

Matrícula: 201820070026.
Titulo: "Analisando o Efeito de Diferentes Níveis de Sobreposição Parcial na Percepção de Variáveis Visuais para Dados Categóricos". 

Orientador: Prof. Dr. Bianchi Serique Meiguins
Data: 30/05/2019.

Hora:15:30 h

Local: LABCOMP I do Instituto de Ciências Exatas e Naturais da Ufpa.

Banca Examinadora:

   1.           Prof. Dr. Binachi Serique Meiguins- Orientador (PPGCC/UFPA)

   2.          Prof. Dr. Carlos Gustavo Resque dos Santos (PPGCC/UFPA)

   3.          Profa. Dra. Marcelle Pereira Mota- Membro Interno (PPGCC/UFPA)

   4.          Prof. Dr. Marcelo de Paiva Guimarães- Membro Externo (UNIFESP) 

RESUMO  

 A sobreposição de itens visuais em diversas técnicas de visualização é um problema conhecido, potencializado por questões como quantidade de dados e espaço visual disponível. Várias abordagens já foram aplicadas para diminuir o nível de oclusão em visualização de dados, tais como: jitter randômico, utilização de transparência, rearranjo no layout de visualizações, utilização de técnicas de foco+contexto, entre outras. Esta dissertação objetiva apresentar um estudo comparativo do limite percentual de sobreposição parcial e quantidade de valores distintos para diferentes variáveis visuais na representação de dados categóricos. O estudo utilizou um layout em grade onde foram analisadas as variáveis visuais: matiz da cor, luminosidade da cor, saturação da cor, forma, texto, orientação e textura, tendo a quantidade de valores distintos codificados variando de 3 a 5 valores para cada variável visual e os percentuais de sobreposição parcial estudados foram de 0%, 50%, 60% e 70%. Adicionalmente uma ferramenta foi desenvolvida para geração de cenários de visualização de forma automática, captura do tempo de resolução das tarefas e coleta das respostas dos participantes do estudo. Nos cenários gerados os participantes realizaram tarefas de localização de um padrão visual alvo gerado aleatoriamente pela ferramenta. A análise dos resultados mostrou que as variáveis visuais Matiz, Luminosidade e Forma como robustas a percentuais altos de oclusão e aumento gradativo de valores visuais codificados, destaca-se a variável visual Texto com bons resultados para a acurácia e tempo de resolução, a variável visual Textura apresentou problemas de identificação com o aumento do nível de oclusão e quantidade de valores distintos e por fim, as variáveis visuais Orientação e Saturação apresentaram o maior quantitativos de erros durante a realização dos testes marcando, com isso, os piores desempenhos entre as variáveis visuais analisadas. 

Palvras-chave: Avaliação, Variáveis Visuais, Sobreposição.