Valutazione dell’impatto di distorsioni sulla visualizzazione di contenuti omnidirezionali

Negli ultimi anni, nell'ambito tecnologico e informatico, hanno preso sempre più piede le cosiddette tecnologie immersive come ad esempio realtà virtuale ed immagini a 360°. Sono stati fatti grandi passi avanti nella creazione, distribuzione e presentazione all'utente di questi contenuti immersivi tanto da sostenerne una diffusione sempre più ampia. Ma una quantità di contenuti sempre più diversificata e un gran numero di utenti sempre desiderosi di prestazioni migliori hanno portato alla luce diverse problematiche le quali possono nascere ed accumularsi nelle varie fasi, dalla creazione iniziale del contenuto alla presentazione finale all'utente. Queste problematiche, nell'ambito delle immagini a 360° prendono vita sottoforma di distorsioni o di cosiddetti artefatti ed in entrambi i casi portano ad un'esperienza sub-ottimale per l'utente finale. Va sottolineato però che diverse distorsioni o artefatti possono nuocere diversamente alla qualità dell'esperienza percepita dall'utente. L'obiettivo di questo studio è quindi quello di analizzare come queste diverse problematiche influiscono sulla qualità percepita dall'utente: soprattutto nell'ambito informatico è difficile progettare e creare un servizio eccellente sotto ogni aspetto, aumentando la qualità di alcuni di questi aspetti si tende a peggiorare la qualità di altri. Capire come diverse distorsioni/artefatti influiscono sulla qualità dell'esperienza percepita dall'utente finale diventa perciò importante al fine di dare priorità alla soluzione di alcune problematiche, rispetto ad altre. Per rispondere a questo quesito sono stati inseriti distorsioni ed artefatti di proposito all'interno di immagini a 360 gradi. Queste immagini sono poi state proposte ad una serie di utenti ai quali è stata poi richiesta una valutazione soggettiva relativa alla qualità percepita dell'esperienza. Una volta raccolti ed organizzati i dati è stato possibile definire, tramite l'utilizzo di diverse metriche, non solo quali distorsioni o artefatti causano una perdita maggiore di qualità percepita da parte degli utenti ma anche, ad esempio, quali tipologie di immagini/soggetti/composizioni possono risentire maggiormente di suddette distorsioni o artefatti