1 Начальники приходят и уходят. Величие tax-ID вечно!
В 70 годах американский математик Герман Чернов предложил использовать человеческие лица для визуализации сложных наборов, связанных друг с другом данных. Идея основывалась на том, что благодаря эволюции люди прекрасно различают, «читают» и запоминают лица особей своего вида — это необходимый для выживания навык. При этом полилайны, свечки, диаграммы и, тем более, цифры, не смотря на их точность, мозгу «дорого» анализировать и тяжело запоминать. Именно поэтому вы интуитивно и за доли секунды определяете в каком настроении сегодня ваш начальник лишь мельком взглянув на него. При этом не можете запомнить собственный ИНН.1
Чернов предлагал кодировать сходные данные положением бровей, размерами рта, глаз, овалом лица и пр. Это позволяло уплотнить данные там, где для их отображения было мало места и хорошо подходило, например, для телеметрии и дашбордов состояния сложной системы, где реальная точность каждого показателя не так важна как возможность быстро считать общее состояние системы.
К сожалению в реальности этот концепт прижился только в научной фантастике. Пишу «к сожалению» потому что кажется, будто к этой идее необходимо сделать ещё несколько подходов из эпохи, когда GAN в реальном времени умеет генерить фотки несуществующих людей.
Например, концепт удачно вплетён в концовку «Ложной слепоты» Уоттса — книги о лазерных вампирах и о том как наш мозг воспринимает реальность используя несовершенный механизм зрения.
И ещё: если погуглить картинки по запросу “chernoff faces” мне удалось найти лишь один пример с трёхмеркой. Хотя казалось бы: бери Blender, Python и стримы с фондовых рынков. А лучше не Blender, а Unity, там рожи могут дышать и кровоточить в виде уже готовых веб-приложений.
- Максимально неправильное использование
- Критика
- Реализация для Matplotlib
- Пэйперс про 3D подход
- Ещё ссылки
⚠️ Каменты в режиме эксперимента. Нужна регистрация на GitHub и необходимо дать разрешение боту Giscus. Если это неприемлемо, можно комментировать прямо на GitHub.