Visualization for Machine Learning

Otoño 2025

Color

Vasas et al, PLOS Biology, 2024

Espectro Visible

Luz

• Rango visible: 390-700nm

• La luminance tiene un rango dinámico grande:

  – 0.00003 – Cielo nocturno nublado sin luna

  – 30 – Cielo en un día nublado

  – 3000 – Cielo en un día despejado

  – 16,000 – Suelo nevado bajo pleno sol

Luz

• Los colores resultan de curvas espectrales

  – longitud de onda dominante, hue

  – brillo, lightness

  – pureza, saturation

Fisiología del Ojo

La Retina

Fotorreceptores

• Sensores discretos que miden energía – Adaptación
• Bastones
  • activos en niveles de luz bajos (visión escotópica)
  • solo una función de sensibilidad a longitud de onda
• Conos
  • activos en niveles de luz normales (fotópica)
  • tres tipos: funciones de sensibilidad con distintos picos

Sensibilidad de los Conos

Estímulo de Color

Color en Visualization

• Trichromacy: los humanos perciben los colores según tres channels

• La forma más usable y útil de describir colores (especialmente para visualization):

  • Hue, Saturation, Luminance

¿Cómo usamos el color en visualization?

• Cuantificar

• Etiquetar

Cuantificar

Etiquetar

Quantitative Color Scales

• Propiedades deseadas de una Quantitative Color Scale:
  • Uniformidad (diferencia de valor = diferencia percibida)
  • Discriminabilidad (tantos valores distintos como sea posible)

Quantitative Color Scales

• Propiedades deseadas de una Quantitative Color Scale:
  • Uniformidad (diferencia de valor = diferencia percibida)
  • Discriminabilidad (tantos valores distintos como sea posible)

Single Hue Sequential Scales

• Elige un hue
• Mapea el valor a luminance

Categorical Color Scales

• Propiedades:
  • Uniformidad (saliencia uniforme / nada resalta)
  • Discriminabilidad (tantos valores distintos como sea posible)

Categorical Color Scales

• ¿Cuántos valores distintos se pueden percibir?

• ¿Cuántos puedes usar en una visualization?

• Las estimaciones están entre 5 y 10 códigos distintos.

• Healey, Christopher G. “Choosing effective colours for data visualization.” Proceedings of IEEE Visualization’96, 1996.

Diverging Color Scales

• A veces es útil/necesario distinguir valores por encima y por debajo de un umbral.

Creado usando estos datos: link

Daltonismo

• Fotorreceptores ausentes o defectuosos:
  • 10% de los hombres y 1% de las mujeres tienen alguna deficiencia de color

Oliveira, Manuel. “Towards More Accessible Visualizations for Color-Vision-Deficient Individuals.” Comput. Sci. Eng., 2013.