Лица Чернова

Пример оценки юристами 12 судей по лицам Чернова

Пример построения лиц Чернова на основе набора данных. Преступность в США

Ли́ца Черно́ва (англ. Chernoff faces) — отображение многомерных данных в виде человеческого лица, его отдельных частей. Люди легко распознают лица и без затруднения воспринимают небольшие изменения в них. Поскольку черты лица различаются по воспринимаемой значимости, следует тщательно выбирать способ сопоставления переменных с чертами (например, было обнаружено, что размер глаз и наклон бровей имеют значительный вес).

Американский математик Герман Чернов в 1973 году опубликовал работу, в которой изложил концепцию использования этой способности восприятия лица человека для построения пиктографиков. Их применяют, как правило, в двух случаях:

• когда нужно выявить характерные зависимости или группы наблюдений;
• когда необходимо исследовать предположительно сложные взаимосвязи между несколькими переменными.

Лица Чернова являются одним из эффективных способов визуализации многомерных данных, который позволяет легко оценивать одновременно большое их количество, так как среди зрительных навыков у человека весьма сильно развита способность к восприятию лиц других людей. Особый участок коры головного мозга узнает лицо, определяет направление взгляда и т. д..

Для каждого наблюдения при данном методе визуализации рисуется отдельное «лицо», где относительные значения выбранных переменных представлены как формы и размеры отдельных черт лица (например, длина носа, угол между бровями, ширина лица). Таким образом, наблюдатель может идентифицировать уникальные для каждой конфигурации значений наглядные характеристики объектов.

Подробности

Может использоваться до 18 параметров: размер глаза, размер зрачка, позиция зрачка, наклон глаза, горизонтальная позиция глаза, вертикальная позиция глаза, изгиб брови, плотность брови, горизонтальная позиция брови, вертикальная позиция брови, верхняя граница волос, нижняя граница волос, обвод лица, темнота волос, наклон штриховки волос, нос, размер рта, изгиб рта. На рисунке приведён пример построения лица Чернова.

Пример построения лица Чернова

Сами лица Чернова можно нанести на стандартный график X – Y; их можно расположить по осям X–Y отсортировав по значениям двух наиболее важных переменных, и, далее, сами лица отображают остальные переменные каждого элемента. Эдвард Тафти, представляя такую диаграмму, говорит, что такая графика лиц Чернова «хорошо сокращается, сохраняя разборчивость даже при отдельных площадях площадью 0,05 квадратных дюйма, как показано… когда мультяшные лица и даже числа становятся мерами данных, мы будем выглядеть дойти до предела изобразительной экономии изложения, воображения и, допустим, эксцентричности».

Расширения

Различные исследователи предлагали целый ряд модификаций метода или же придумывали новые варианты визуализации по его мотивам.

Асимметричные лица Чернова

Асимметричные лица Чернова использованные для представления данных о признаках настоящих и фальшивых банкнот, в этом примере просто используется больше параметров,чем доступно для их симметричной версии.

В 1981 году Бернард Флюри и Ханс Ридвил (Bernhard Flury and Hans Riedwyl) предложили «асимметричные» лица Чернова; поскольку лицо имеет вертикальную симметрию (вокруг оси Y), левая сторона лица идентична правой и представляет собой, по сути, пустую трату пространства – точка зрения, также отмеченная Тафти. Можно было бы использовать 18 переменных, которые определяют левую сторону, как один набор данных, но использовать другой набор данных для правой стороны лица, позволяя одному лицу отображать 36 различных параметров. Они представили результаты, показывающие, что такие асимметричные лица полезны, в частности, для визуализации баз данных попарно группируемых сущностей. Как пример приводятся изображения состояний пациентов до и после лечения, левая половина лица относится к состоянию до, а правая - к состоянию после лечения.

Асимметричные лица Чернова использованные для представления данных о попарно сгруппированных объектах. Левая половина лица относится к состоянию до, а правая - к состоянию после лечения пациента.

Рыбы Чернова

В книге «Визуализация финансовых данных» (2016, ISBN 978-1-118-90785-6) Джули Родригес и Петр Качмарек используют «рыб Чернова»,  — различные части мультяшной рыбы используются для кодирования различных финансовых деталей. Они также эксплуатируют асимметрию изображения, а сами рыбы обладают большей «мультяшностью» и свободны от эффекта зловещей долины.

У направленных рыб Чернова информация кодируется, в том числе и направлением движения. Также можно использовать цвет.

Для кодирования информации в рыбах Чернова можно использовать размер и расположение верхних, нижних и хвостовых плавников, длину самой рыбы и её размер по вертикали.

Совместное использование лиц Чернова и тепловых карт

В 2020ом году С.А.Загородников и В.В.Соколянский в своей статье предложили совмещать визуализацию при помощи лиц Чернова и тепловых карт. Подобный подход позволяет увеличить число визуально доступных параметров, акцентировав некоторые из них, как более важные.

Можно совмещать технику лиц Чернова и тепловые карты.

Применение лиц Чернова

Лица Чернова нашли широкое применение для анализа ситуации в самых разных областях. Этот метод позволяет быстро оценивать состояние многофакторных систем (10—30-мерные множества), используя врожденную способность человека быстро оценивать изменения в лице человека по многим параметрам: оценка методов лечения, массива статистических данных, оценки режима на атомных электростанциях, в авиации, спорте, находить фальшивые банкноты, обрабатывать результаты геологической разведки и др. По неподтверждённым сведениям, он использовался в системах управления сложными технологическими объектами.

Критика

Применение лиц Чернова может быть связано со множеством проблем:

• Зритель может уделять большее внимание одним чертам лица и меньшее — другим, из-за чего важные закономерности могут от него ускользнуть, а неважные напротив привлечь больше внимания, чем нужно. Также разные черты лица имеют разный диапазон значений и разную степень заметности небольших изменений;
• Человеку свойственно искать на лице эмоции, характер, настроение, а также оценивать красоту лица. Это приводит к тому, что данные могут приобретать нежелательную плохо контролируемую интерпретацию;
• На восприятие лица влияют культурные и социальные факторы, а также личные предпочтения;
• Лица Чернова не могут показывать точное значение какой-либо величины, либо его соотношения. Они лишь формируют паттерны для различных их сочетаний.
• Также следует отметить, что достаточно сильно искаженные лица могут создавать у зрителя эффект зловещей долины, формируя у него негативное отношение к визуализируемому предмету исследования или мониторинга и отвлекая от него.

Все эти факторы часто приводят к тому, что исследования с использованием лиц Чернова оказываются менее эффективными, чем ожидается, и подвержены случайным факторам. Для эффективного использования метода приходится проделывать достаточно большой объём подготовительной работы, однако даже это не всегда гарантирует повторяемости результатов.

Лица Чернова в культуре

В романе Питера Уоттса Ложная слепота капитан космического корабля использует голографические проекции лиц Чернова для наблюдения за состоянием системы в критической в критической ситуации. Это объясняется в романе эффективностью этого метода представления данных, поскольку, по мнению автора, большая часть человеческого мозга посвящена распознаванию лиц.

В научно-фантастическом рассказе Карла Шредера «Степени свободы» лица Чернова занимают видное место в качестве технологии будущего, поддерживающей передачу совокупных настроений и точек зрения.

Литература

• Herman Chernoff (1973). «The Use of Faces to Represent Points in K-Dimensional Space Graphically». // Journal of the American Statistical Association 68 (342): 361—368.
• Jan Fazlagić, Windham Loopesko, Leszek Matuszak, Rigby Johnson. Perspectives and good practices in visualization of knowledge about public entities // Information Visualization Techniques in the Social Sciences and Humanities / Grzegorz Osinski, Veslava Osińska. — IGI Global, 2018. — С. 199−214. — ISBN 9781522549918.
• Bernhard Flury and Hans Riedwyl (December 1981). "Graphical Representation of Multivariate Data by Means of Asymmetrical Faces". Journal of the American Statistical Association. 76 (376). American Statistical Association: 757–765. doi:10.2307/2287565. JSTOR 2287565.
• "Facial Representation of Multivariate Data", David L. Huff, Vijay Mahajan and William C. Black. Journal of Marketing, Vol. 45, No. 4 (Autumn, 1981), pp. 53–59.Published by: American Marketing Association
• "FACES-A FORTRAN Program for Generating Chernoff-Type Faces on a Line Printer" (неработающая ссылка), Danny W. Turner and F. Eugene Tidmore. The American Statistician, Vol. 34, No. 3 (Aug., 1980), p. 187 Published by: American Statistical Association
• "Representing Points in Many Dimensions by Trees and Castles" (неработающая ссылка), B. Kleiner and J. A. Hartigan. Journal of the American Statistical Association, Vol. 76, No. 374 (Jun., 1981), pp. 260–269. Published by the American Statistical Association
• Gonick, L. and Smith, W. The Cartoon Guide to Statistics. New York: Harper Perennial, p. 212, 1993.
• Moriarity, S. (1979). "Communicating financial information through multidimensional graphics". Journal of Accounting Research 17, 205-224.
• Stock, D. and Watson, C. (1984). "Human judgment accuracy, multidimensional graphics, and humans versus models". Journal of Accounting Research 22, 192-206.
• Information Visualization: Perception for Design (2004), Ware C.
• "The Empathic Visualisation Algorithm: Chernoff Faces Revisited" (218)[1]
• "An empirical evaluation of Chernoff faces, star glyphs, and spatial visualizations for binary data", Michael D. Lee, Rachel E. Reilly, Marcus E. Butavicius. ACM International Conference Proceeding Series; Vol. 142, Proceedings of the Asia-Pacific symposium on Information visualisation - Volume 24
• "Graphical representation of multivariate data using Chernoff faces", Raciborski 2009, The Stata Journal 9, Number 3, pp. 374–387

Ссылки

• Professor Puts a Face on the Performance of Baseball Managers (New York Times)

• "A Critique of Chernoff Faces" Архивировано 21 декабря 2011 года. - Robert Kosara, published February 25, 2007
• Java visualization
• Example of urban living conditions in LA
• Example and code for the R statistical software environment
• Example and code for Python using the matplotlib library
• ChernoffFace package in Python using the matplotlib library
• Function ChernoffFace in Wolfram Language (Mathematica) at Wolfram Function Repository
• Example code for MATLAB using Statistics and Machine Learning Toolbox.
• "Mapping Quality of Life with Chernoff Faces", Joseph G. Spinelli and Yu Zhou
• "SUGI 26: Escaping Flatland: Chernoff's Faces Revisited" -(modifying FACES for more aesthetic output)
• "Faces 2.0" Архивировано 27 сентября 2008 года. -(a Mac OS X screensaver which generates random Chernoff faces)
• NovoSpark Visualizer - an advanced visualization tool that enables qualitative analysis of multidimensional data through the exploration of a graphical image.
• "How to visualize data with cartoonish faces ala Chernoff" (Flowing Data)
• Baseball faces - at the Institute for Quantitative Social Science at Harvard University
• Киммо Вехкалахти, доцент кафедры прикладной статистики в Финляндии, использовал лица Чернова, чтобы описать состояние финского общества в 1979–2008 годах. По ссылке - его статья с визуализацией.

См. также

• Система кодирования лицевых движений