Valutazione soggettiva della qualità di Point Cloud compressi

Il progresso nelle tecnologie multimediali sta promuovendo l’adozione di media sempre più immersivi e fotorealistici, di facile accesso e trasmissione. La tecnologia Point Cloud si è rivelata uno strumento efficace e versatile per la rappresentazione volumetrica di oggetti e scene in ambienti tridimensionali, trovando applicazione in molti settori. Questa tecnologia è tuttavia ancora molto giovane e porta con sé diverse problematiche. I point cloud possono contenere milioni di punti. Nel loro formato originale, infatti, richiedono grandi quantità di memoria per l’archiviazione o larghezza di banda per la trasmissione. Per rendere utilizzabili i Point Cloud, la compressione è quindi necessaria. Questo processo comporta inevitabilmente la perdita di una certa quantità di informazioni, è utile quindi studiare l’effetto della compressione sulla qualità dell’esperienza percepita dall’utente finale. L’analisi statistica dei giudizi soggettivi forniti da questi utenti rappresenta il miglior punto di partenza per lo sviluppo e il miglioramento delle tecnologie coinvolte e permette di trovare il trade-off migliore tra gli obiettivi di funzionalità prefissati e i requisiti qualitativi richiesti. L’obiettivo di questo lavoro di tesi è raccogliere e analizzare dati soggettivi relativi alla QoE nella visualizzazione di Point Cloud compressi in ambiente VR, con particolare attenzione alla componente geometrica e strutturale dei modelli Point Cloud.