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https://ceur-ws.org/Vol-1957/CoSeCiVi17_paper_1.pdf
Hacia la configuración óptima de entornos
autoestereoscópicos para desarrollo de
videojuegos
Ricardo Loreto, José M. Sotoca, Miguel Chover
Universidad Jaume I, Castellón, España,
al285743@uji.es,sotoca@uji.es,chover@uji.es,
Página principal: http://www.uji.es
Abstract. This paper explains some of the autostereoscopy research
areas and presents a system to create autostereoscopic content in a 3D
game engine. Several camera configuration sets for the system are pro-
posed and some user tests are carried out. These tests aim to determine
which of the different configuration sets: dynamic converging optical axis,
static converging optical axis and parallel optical axis, shows better re-
sults. Such tests evaluate the quality of experience regarding speed and
eye discomfort. Finally, the preference for one or another configuration
is evaluated. The results of the tests show a preference towards the dy-
namic converging optical axis configuration set. This setup seems to be
the trend due to its capacity to maintain the action focus clear.
Abstract. En este artı́culo se explican las áreas de investigación de la
autoestereoscopı́a y se desarrolla un sistema de creación de contenidos au-
toestereoscópicos en un motor 3D. Sobre este, se realiza un test de usuario
para determinar cual de los métodos de configuración de cámaras prop-
uestos es el mejor: el de ejes ópticos convergentes dinámicos (EOCD),
el de ejes ópticos convergentes estáticos (EOCE) o el de ejes paralelos
(EOP). El test evalúa la calidad de la experiencia respecto a la veloci-
dad, la molestia y determina la preferencia del usuario por uno u otro. El
resultado del test muestra que existe una tendencia de preferencia por el
método EOCD por su capacidad de mantener el foco de la acción nı́tido.
Keywords: Autoestereoscopı́a, Videojuegos, Televisión 3D, Conflicto
de convergencia-acomodación
1 Introducción
Los monitores autoestereoscópicos son una de las tendencias emergentes en el
uso de dispositivos de visualización, con un enorme potencial y en el cual la gen-
eración de contenidos todavı́a no está suficientemente explotado. Las consolas de
Nintendo (3DS, new 3DS, etc.) han conseguido llevar la autoestereoscopı́a al mer-
cado, lo cual es un indicativo de que a pesar de que el público sigue prefiriendo
monitores convencionales, las nuevas tecnologı́as están empezando a consider-
arse como un medio más donde crear y experimentar contenidos especialmente
en el campo de los videojuegos. Las televsiones autoestereoscópicas de múltiples
vistas (3DATV) permiten a múltiples personas observar el mismo contenido en
3D en tiempo real sin ningún aparato extra, a diferencia de otras tecnologı́as de
estereoscopı́a que requieren de conexión multijugador y gafas 3D. Cuando se crea
un videojuego para un monitor autoestereoscópico existen diversos problemas,
que desde el punto de vista del diseño hay que tener en cuenta: Astenopı́a[1],
crosstalk o ghosting[2], simulator sickness, etc. El hecho de que existan ya video-
juegos estereoscópicos desarrollados por compañı́as multinacionales, no es sino
un indicativo de la expansión de estas tecnologı́as y se puede explotar al máximo
el rendimiento de los monitores 3D. Por todo esto, en este trabajo se pretende
hallar cual es la configuración de parámetros (tanto de cámaras como de veloci-
dad de los objetos) que mejor convenga a un videojuego autoestereoscópico.
Para el desarrollo del trabajo se han creado diversas herramientas: Sistema
de creación de contenidos en un motor de videojuegos comercial, un videojuego
tipo ARS (Autoestereoscopic Rail Shooter) y un cuestionario de evaluación de
la calidad de la visualización.
El artı́culo se organiza de la siguiente manera: en la sección 2 se proveerá una
explicación sobre el estado del arte relacionado con autoestereoscopı́a, videojue-
gos y experiencia de usuario con esta tecnologı́a. En la sección 3 constituye la
hipótesis de partida. En la sección 4 se explicará el método de creación de con-
tenidos: el sistema y el shader empleado. Finalmente, se mostrarán los resultados
y las conclusiones en las secciones 5 y 6, respectivamente.
2 Estado del arte
Cuando se trabaja en la autoestereoscopı́a aparecen diversas áreas de investi-
gación que buscan validarla. Entre ellas encontramos: el estudio de los problemas
fisiológicos y fı́sicos que ocasiona sobre el ser humano, la experiencia de usuario
(user experience o UX) y la calidad de la experiencia (quality of experience o
QoE) y cómo influye la estereoscopı́a en las capacidades y rendimiento humano.
2.1 El estudio de los problemas fisiológicos y fı́sicos
Existen diferentes problemas relacionados con la visualización de contenidos es-
tereoscópicos y autoestereoscópicos.
1. La fatiga ocular o visual también denominada astenopı́a, se refiere una
reducción del rendimiento del sistema visual humano provocado por una
tensión fisiológica resultante de un esfuerzo excesivo [1]. Los sı́ntomas que se
manifiestan tardan en aparecer y en desaparecer del cuerpo humano, incluso
después de la visualización [3]
2. El malestar ocular, es el estado fı́sico y/o fisiológico que se percibe como
un cierto grado de molestia en la visión. Aparece y desaparece rápidamente
durante el periodo de actividad[3]. Se manifiesta de forma subjetiva y de-
pendiente de cada persona.
3. Simulator sickness [4]: sı́ntomas producidos por la información conflictiva
que el sistema de equilibrio y el visual le envı́an al cerebro. El de equilibrio
no recibe ningún estimulo de movimiento mientras que el de visión esta
constantemente recibiendo este tipo de estı́mulos.
2.2 Conflicto de convergencia-acomodación
El conflicto de convergencia-acomodación es un problema extensamente docu-
mentado, está provocado por cómo los ojos están acostumbrados a enfocar de
una determinada manera y cómo engañan al cerebro forzando un cambio en la
manera de enfocar provocando efectos adversos.
La acomodación de los ojos es el proceso mediante el cual estos órganos
adaptan el cristalino para enfocar un objeto. Se lleva a cabo mediante el músculo
ciliar. Los ojos cambian la potencia óptica modificando la curvatura del cristalino
haciendo que el objeto se vea definido.[1].
La convergencia, es el proceso por el cual ambos ojos se mueven en direcciones
opuestas, de forma que el objeto a enfocar quede enfocado en la retina[5]. Se dice
que el objeto está enfocado cuando los ejes visuales están alineados en el punto.
La acomodación y la convergencia se dan en conjunto y simultáneamente,
cuando el ojo humano enfoca un punto cercano, los ojos convergen hacia ese
punto, mientras que cuando enfocan a un punto lejano se quedan paralelos. Esto
sucede a la par que el cristalino se contrae y la pupila deja pasar más o menos luz
para ver una imagen lo más nı́tida posible (miosis). Al conjunto de acomodación,
convergencia y miosis se le denomina comúnmente triada acomodativa [6].
Cuando una persona mira a un punto, la distancia de acomodación y la
de convergencia son la misma, ası́ como el estı́mulo que va al sistema de aco-
modación y al de convergencia [7]: los ojos enfocan y convergen al plano donde
está el estı́mulo. Cuando se da el caso de la autoestereoscopı́a, los ojos están en-
focados en el monitor y la distancia a este es constante [3], con lo que el cerebro
recibe información de “planaridad” y ausencia de 3D, No obstante, a cada ojo le
llega una imagen diferente provocando el efecto 3D. La distancia de convergencia
es diferente a la de enfoque (ver Fig.1). El conflicto convergencia-acomodación
se da porque la triada acomodativa crea estı́mulos contradictorios.
Algunas investigaciones establecen que favorecer constantemente el conflicto
de convergencia-acomodación no ocasiona fatiga ocular si la diferencia entre
distancias se mantiene en unos lı́mites [8].
Fig. 1: Conflicto de convergencia acomodación en la visualización tridimensional
2.3 Efectos del movimiento virtual en la visualización de contenido
estereoscópico
Existen dos tipos de movimiento principalmente: el movimiento en el plano y
el movimiento en profundidad. Investigaciones determinan que el movimiento
planar con movimiento angular de los objetos provoca fatiga ocular [9]. El
movimiento en profundidad, al igual que el movimiento en el plano en imágenes
estáticas provoca fatiga visual. En concreto, los movimientos rápidos provocan
un incremento de la incomodidad en imágenes dinámicas [3]. Cuando se maneja
la velocidad de los objetos es importante tener en cuenta también la disparidad
binocular, cuando se tiene una escena frenética, es importante tener una dispari-
dad pequeña (distancia entre cámaras) o lo que es lo mismo mantener un ángulo
de diferencia de las imágenes pequeño. Largos periodos de visualización pueden
inducir que los sı́ntomas aparezcan.[10]
2.4 Estudio de UX y la calidad de la experiencia de las 3DTV
UX es un término difı́cil de definir en el ámbito de la interacción humano-
computador. El consenso establece que UX es un término definido por 3 ele-
mentos: el usuario, el sistema y el contexto [11]. El usuario es el que manipula el
sistema, que es el software requerido para que el producto funcione. El contexto
comprende las circunstancias en las que la actividad se lleva a cabo.
Los usuarios objetivos son jóvenes que pierden el interés a medida que las
incomodidades o efectos fisiológicos de las 3DTV aumentan. Los contenidos que
demandan son los propios de una televisión normal, pero que ofrezca una experi-
encia más allá de objetos contenidos en una caja, que el contenido sea interactivo
y para varias personas. Según [12],
[13] Afirma que los monitores estéreo provocan mayor sensación de presencia,
inmersión y profundidad. No obstante, [14] indica que la cantidad justa de estéreo
es un factor importante para una buena calidad de experiencia.
Más de 160 experimentos investigan sobre el rendimiento humano, difer-
entes tareas y la diferencia entre resolverlas en un sistema estéreo o un sistema
monoscópico. Un 60% de los sujetos resuelven mejor las tareas en estéreo.[13]
3 Hipótesis
La literatura existente hasta ahora deja una serie de guı́as para mejorar la calidad
de experiencia de los usuarios en la visualización de medios estereoscópicos.
1. Los movimientos en profundidad han de ser suaves y lentos, la acción prin-
cipal se debe llevar a cabo en el plano cercano. Si el centro de atención está
en el plano cercano, los planos lejanos carecen de importancia y pueden ser
frenéticos. Siguiendo estas directrices se reduce potencialmente el conflicto
de convergencia acomodación [3][13][15][9].
2. Es importante mantener una correcta separación entre cámaras y un ren-
derizado lo más perfecto posible, puesto que la aparición de errores en éste
conlleva a un incremento de la fatiga ocular [15][16].
3. La Interfaz de usuario, si existe, debe de estar rediseñada para no romper el
efecto de profundidad con planos. La profundidad está otorgada por elemen-
tos en el plano medio y lejano que tengan tanto profundidad como altura.
[15][17].
4. Los periodos de visionado han de ser cortos [10].
Centrando el trabajo en el punto 1, nuestra hipótesis establece que: si existe una
escena donde la acción principal se mantiene en el plano cercano, dejar el plano
de convergencia estático favorecerá la sensación de tridimensional y otorgará la
mejor experiencia de usuario.
4 Sistema
Para la realización de este trabajo se ha desarrollado un sistema de creación de
contenidos autoestereoscópicos y se ha estudiado el funcionamiento del monitor
empleado.
4.1 Configuración del mundo virtual
Dentro del motor, se necesitan 8 cámaras configuradas para producir el efecto
de autoestereoscopı́a, una cámara de visualizado general y un quad (un polı́gono
de 4 vértices, formado por dos triángulos).
La configuración de las cámaras es sencilla, cada una de ellas debe de estar
configurada de forma que su viewport ocupe un octavo del campo de visual-
ización. Esto es ası́ puesto que cada una de las cámaras plasmarán lo que la
cámara está renderizando a una textura (Render to texture). Este paso inicial,
provocará que dispongamos de un conjunto de 8 imágenes de 720x360 de res-
olución distribuidas a lo largo y ancho de una imagen de 1440x1440 siguiendo la
distribución de 4 filas y 2 columnas como se dispone en la figura 2a.
Cada una de las ocho cámaras ha de estar separada de su vecina la istan-
cia interpupilar, que debe de ser la distancia aproximada entre las pupilas. No
obstante, a la hora de crear un videojuego donde se busca la mejor experiencia,
(a) Render 8 cámaras. (b) Render entrelazado
Fig. 2: misma escena sin entrelazar y entrelazada
esta distancia puede variar en pos de la claridad y la reducción de la astenopı́a.
En su estudio Carlos González et al. [18], demostraron que la configuración que
produce sensaciones más naturales y realistas es la configuración planar. Para
el trabajo que aquı́ se expone, las cámaras cuentan con parámetros variables ya
que la configuración también es planar pero la orientación de los ejes ópticos
será modificable.
Cada una de las 8 imágenes ocupa una posición en el quad formando la
imagen de 4 filas y 2 columnas. Este sufre una transformación en el shader que
provocará la creación de la imagen entrelazada para enviarla al dispositivo y
permitiendo ası́ la visualización en 3D.
4.2 Generación de imagen entrelazada
Para conseguir la sensación 3D es muy importante que la información propor-
cionada por cada led de la 3DATV esté ajustado a la configuración de la barrera
lenticular que hay delante. Para ello, las 8 imágenes sufren un proceso de entre-
lazado: de una imagen de 1440x1440 con 720x360 pı́xeles de información de cada
una de las cámaras dispuestas en 4 filas y 2 columnas (como se observa en la 2a)
.El resultado de este proceso es una única imagen de 1920x1080 (mostrado en la
fig 2b) que sigue el patrón de distribución RGB mostrado en la Fig.3 y contiene
toda la información de las cámaras. La baja resolución de las imágenes usadas
para el entrelazado, puede inducir aliasing que va en detrimento de la calidad de
la visualización. Sin embargo, aplicando un proceso de antialiasing a la imagen
de 1440x1440 que contiene las 8 imágenes de 720x360 deja de apreciarse.
4.2.1 Vertex shader Al Quad que se crea se le aplicará una transformación
sencilla para convertirlo en un Full Screen Quad (FSQ), denominado ası́ puesto
que pone la geometrı́a del quad ocupando la región de visualización, es decir,
Fig. 3: Izquierda: Patrón de distribución de acceso a cámaras para obtener valores
R,G o B.Derecha: patrón sobre barrera lenticular
coloca el quad delante de la cámara. Dicha transformación consiste en que las
coordenadas locales se modifican de forma que ocupen los extremos del clip space
(que es un espacio cúbico tiene un rango de -1 hasta 1). Las coordenadas de
textura se configuran para que queden en el rango positivo. Este procedimiento
se puede observar en el algoritmo 1
Algorithm 1 Algoritmo para full screen quad
1: procedure VertexShader(DatosV ertice)
2: DatosP araF ragment.pos ← f loat4(DatosV ertice.pos.xy ∗ 2, 0, 1)
3: DatosP araF ragment.uv ← f loat4(DatosV ertice.pos.xy +
f loat2(0.5, 0.5), 0, 1)
4: return DatosP araF ragment
4.2.2 Fragment shader En el fragment shader es donde se produce el en-
trelazado (algoritmo 2). A este se le suministran datos sobre la posición de las
coordenadas de textura cuyo rango es [0, 1].
El sistema desarrollado parte de la fila y columna del pı́xel. En función de la
resolución de salida y la coordenada de textura se puede obtener el número que
aparecerı́a en el patrón de pı́xeles de la 3DATV(definido en la función de la fila
9 del algoritmo 2).
Hallado el número del patrón solo se conoce la cámara de la que se obtendrá
la información R, G o B, falta determinar de qué fila y de qué columna. Para
hallar estos valores se han de realizar cálculos con las resoluciones para hallar la
coordenada a la que se ha de acceder de la textura no entrelazada y en función
a esa posición obtener el valor acorde al patrón en R, en G y en B. El algoritmo
2 detalla en las filas 5 y 6 la obtención de dichas coordenadas.
Una vez obtenidos los valores de la fila y de la columna locales de cada
cámara, para hallar el valor del texel es preciso que se halle la posición donde
empieza la información de esa cámara en la textura de 1440x1440.(filas 18-20
del algoritmo 2 ) Obtenido el valor del texel, es opcional realizar una corrección
de color, que consiste en mezclar la información de la fila del patrón que se
Algorithm 2 Algoritmo de entrelazado
1: procedure Entrelazado(F ragData)
2: f ila ← (1.0 − F ragData.uv.y) ∗ (1080)
3: columna ← round(F ragData.uv.x ∗ 1920)
4: P atronRGB ← ObtenerP atronRGB(f ila, columna)
5: f ilaCamLoc ← (f ila)/3
6: colCam ← (columna) ∗ 3.0
7: R ← V alorRGB(patronRGB, f ilaCamLoc, colCam, 1)
8: G ← V alorRGB(patronRGB, f ilaCamLoc, colCam, 2)
9: B ← V alorRGB(patronRGB, f ilaCamLoc, colCam, 3)
10: Color ← f loat4(R, G, B, 1)
11: return DatosP araF ragment
12: procedure ObtenerPatronRGB(f ila, columna)
13: patronN ormal ← (3 ∗ ((1920 − row − 1) ∗ 1080 + columna)) mod 8
14: displacement ← (2 ∗ (row)/3) mod 8
15: adjustment ← (patronN ormal − displacement)
16: pR ← adjustment < 0?8 + adjustment : adjustment
17: [...]
18: return int3(pR , pG , pB )
19: procedure ValorRGB(patron, f ila, columna, RGB)
20: colCam ← (colc am − RGB)/8.0
21: pixelCam ← f loat2(getCamera(pattern).y +colc am, getCamera(pattern).x−
rowc am − 1)
22: texelV alue ← tex2D(M ainT ex, f loat2(pixelcam.x, pixelcam.y)/1440)
23: return RGB == 3?texelV alue.r : RGB == 2?texelV alue.g : texelV alue.b)
repite con la información de la siguiente. Esto provoca que la transición entre
las imágenes del conjunto de cámaras sea mucho más suave.
4.3 Monitor
Para la realización del trabajo se ha empleado una 3DATV que se caracteriza por
generar el contenido a través de una barrera lenticular. Este tipo de monitores
suelen tener una distancia de visionado correcta de 4 metros.
Una barrera lenticular es una hoja transparente compuesta por lentes cilı́ndricas
espaciadas uniformemente [19]. El conjunto de LEDs de la 3DTV o pantalla de
difusión junto con la barrera lenticular permite visualizar y ocultar cierta in-
formación lumı́nica provocando el efecto 3D [19]. Este se obtiene mediante el
fenómeno de refracción de la luz, la barrera lenticular modifica el camino de la
luz de la pantalla de difusión para que a cada ojo de cada persona realizando la
visualización le llegue una imagen distinta.
La pantalla de difusión sigue un patrón de acceso a cada imagen especı́fico,
detallado en la figura 3. Este patrón, consiste en una redistribución de la in-
formación RGB de cada una de las cámaras siguiendo un orden concreto. La
información de un pixel se puede hallar en una región de 3x9 pı́xeles de la ima-
gen final.
5 Resultados
Como se mencionó anteriormente, con este trabajo se busca hallar la config-
uración de cámaras óptima para la visualización de contenido interactivo. La
hipótesis del equipo es que si el plano de convergencia no varı́a, la sensación 3D
es mejor. A continuación se desarrolla el experimento que busca validarla y la
descripción de los diferentes modelos de configuración
5.1 Datos técnicos
Para la visualización se emplea una 3DATV de barrera lenticular de 46”, fabri-
cada por la compañı́a XyZ. Para la visualización de la escena (que consiste en
una nave que navega por un campo de asteroides) se usa el motor de videojuegos
Unity3D 5.2 [20]. La separación de cámaras es de 0.01 unidades y el mundo está
escalado a 0.03 unidades. El FOV de las cámaras es de 30. Los ejes ópticos de
las cámaras pueden cambiar el enfoque de paralelos a convergentes, obteniendo
3 métodos de configuración
1. Ejes ópticos convergentes dinámicos (EOCD). La configuración de
cámaras es paralela, los ejes ópticos apuntan al plano de convergencia situ-
ado en la nave,por lo que la distancia de convergencia varı́a durante la visu-
alización.
2. Ejes ópticos convergentes estáticos (EOCE). Los ejes ópticos de las
cámaras apuntan a un punto de convergencia estático.
3. Ejes ópticos paralelos(EOP). La calidad de la visualización se determi-
nará mediante una configuración de cámaras paralela, con los ejes ópticos
paralelos también.
Con estos tres métodos se pretende evaluar la QoE durante la visualización
3D. Para ello se ha desarrollado un test de usuario para recoger las opiniones y
obtener resultados sobre la QoE. Éste evalúa cada una de las experiencias otor-
gadas por los modelos en relación a tres caracterı́sticas: velocidad, preferencia
de método y molestia. La evaluación varı́a en un rango de 5, la mejor calidad de
visionado, a 1, la peor. En el caso de la molestia, se evalúa en grado de molestia,
siendo 5 la mayor molestia y uno la menor. A cada usuario se le presenta un
cuestionario de evaluación.
La velocidad se evalúa variando la velocidad de los objetos desde lenta a
normal, siendo lenta la mitad de la normal. Para evaluar la QoE respecto a la
velocidad se someterá a los participantes a un visionado corto, de 30 segundos,
de cada uno de los métodos a dichas velocidades. Tras cada uno de los periodos
los usuarios evalúan el método respecto ala velocidad solamente. Los usuarios
también han de evaluar que método les ha otorgado la mejor sensación, lo cual
se hace tras la finalización de las 3 visualizaciones.
(a) EOP (b) EOCD(en este caso los ejes
convergen a diferentes puntos de
profundidad),EOCE
Fig. 4: Configuración de los métodos
5.2 Analisis de los resultados
Para analizar la significancia estadı́stica de los resultados, se han aplicado los
tests no paramétricos de Friedman y Quade. Estos permiten medir la significan-
cia estadı́stica de los resultados de los 3 diferentes experimentos, agrupando los
resultados de los usuarios en rankings. Ambos métodos estadı́sticos utilizan la
distribución de Fisher para discernir la significancia de los 3 métodos. En este test
se han utilizado 26 datos de usuarios diferentes (NB=26) y 3 métodos(NM=3).
La distribución sigue (NM-1) y (NM-1)*(NB). Como valor de la distribución de
Fisher obtenemos F(2,50)=5.9 con un nivel de confianza p=0.005, indicándonos
que valores inferiores a este implicarı́an que no hay significancia estadı́stica su-
ficiente.
En las tablas 1 y 2 se muestran las medias obtenidas por cada uno de los
métodos y entre paréntesis su desviación estándar (3 primeras columnas) y los
dos test estadı́sticos aplicados (dos ultimas). La diferencia es que la tabla 1
muestra las medias del grado de preferencia y el de molestia y la otra tabla
muestra la QoE atendiendo a la velocidad[21].
Table 1: Tabla de preferencias de experimentos y molestias
EOCD EOCE EOP Friedman Quade
Preferencias 4,14 (±0,85) 3,14(±0,91) 3,48(±1,29) 4,19(-) 2,92(-)
Grado Molestia 1,29(±0,56) 2,00(±1,14) 1,95(±1,02) 2,75(-) 2.93(-)
Al analizar los resultados de la tabla 1 puede observarse que la preferencia
de los usuarios tiende a ser el método EOCD , puesto que la desviación estándar
sigue siendo alta respecto a los otros dos para poder diferenciarla claramente.
En cuanto al grado de molestia, los métodos que peor rendimiento tienen son
EOCE y el EOP. Lo que apoya la elección de el método 1 como tendencia a ser
el mejor.
Table 2: Tabla de QoE según velocidad
EOCD EOCE EOP Friedman Quade
Lenta 3,33 (±0,8) 3,00(±0,71) 2,90(±0,94) 2,45 1,13
Normal 4,00(±0,71) 3,24(±1,04) 3,38(±1,20) 2,92 3,46
Respecto a la QoE según la velocidad (atendiendo a los resultados de la
tabla 2) se puede observar que a pesar de que la tendencia sea que la velocidad
normal es la más agradable, no se puede apreciar una clara diferencia entre ambas
por la similitud de los resultados y por las altas desviaciones estándar. Esto
puede ser debido a que mientras el movimiento de los componentes se mantengan
en un rango de profundidad aceptable, no se aprecia una clara diferencia por
una velocidad u otra. La lenta recibe esa puntuación probablemente porque con
los movimientos lentos el ojo puede divagar por la escena con más frecuencia
favoreciendo el conflicto de convergencia-acomodación
Respecto a la QoE, parece coherente pensar que mantener el plano estático
reduce los efectos adversos de la estereoscopı́a, puesto que se evitan cambios
de enfoque y, por tanto, de nitidez en los objetos lejanos, provocando que este
método sea el elegido por los usuarios por ser el más agradable y el que mejor
calidad otorga. No obstante, dados los resultados, la tendencia indica que lo que
importa a los usuarios es que el foco de atención se mantenga nı́tido siempre
aún a riesgo de perder nitidez en la escena. Esto abre las puertas a nuevas lineas
de investigación sobre autoestereoscopı́a y la QoE de videojuegos autoestere-
oscópicos.
6 Conclusiones
En este artı́culo se han explicado las diferentes áreas de investigación en torno a
un monitor autoestereoscópico de 8 vistas de barrera lenticular, se ha hecho una
descripción del conflicto de convergencia acomodación, el efecto del movimiento
y del rendimiento humano. Después se ha desarrollado un sistema de creación
de contenidos autoestereoscópicos en un motor 3D resolviendo el problema de
ajuste del entrelazado al patrón del monitor. Tras esto, se presenta un test de
usuario para determinar cual de los métodos de configuración propuestos es el
mejor: el de ejes ópticos convergentes dinámicos (EOCD), el de ejes ópticos con-
vergentes estáticos (EOCE) o el de ejes paralelos (EOP). En la comparativa
entre métodos se evalúan la velocidad y la molestia que provocan. Los resulta-
dos tienden a expresar que los métodos 2 y 3 provocan más molestia que el 1,
pero la significancia estadı́stica no es suficiente para que estos resultados sean
concluyentes. En cuanto a la velocidad no se ha hallado ningún indicio significa-
tivo de que esta influya en la percepción de tridimensionalidad o que mejore la
QoE.
Finalmente existe una tendencia a que el método de visionado de cámaras
paralelas con ejes ópticos convergentes y dinámicos (EOCD) sea el preferido por
los usuarios de videojuegos.
En este trabajo se abren nuevas áreas de investigación: la influencia de la UI,
el periodo de visualización, la complejidad del juego a nivel de diseño, experi-
encia de usuario en diferentes entornos y tipos de juego. Además de establecer
un consenso respecto a unas guı́as de diseño que exploten la capacidad de los
videojuegos autoestereoscópicos.
7 Agradecimientos
Este trabajo ha sido respaldado por el Ministerio de Ciencia y Tecnologı́a (TIN2016-
75866-C3-1-R) y el plan de promoción de la investigación de la Universitat Jaume
I de Castellón (P11B2014-37).
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