Recordando la hipotesis de la investigación es: en la visualización del impacto ambiental de un producto de mercado, una aplicación móvil que utiliza realidad aumentada para la visualización de gráficas, ofrece mayor usabilidad que herramientas de visualización de gráficas comunes.
Para llevar a cabo la comparación de los diferentes tipos de gráficos se planea construir dos herramientas para cada experimento, una que sirva para la búsqueda de información de productos usando gráficos comunes y otra con realidad aumentada.
Para la comparación de la usabilidad en ambos tipos de herramienta se seleccionaron las siguientes métricas de usabilidad:
- Tiempo de aprendizaje: El tiempo que le toma al usuario aprender a realizar una tarea.
- Errores de aprendizaje: Los errores que comete el usuario mientras aprende a realizar una tarea.
- Tiempo de tarea: El tiempo que le toma al usuario realizar una tarea.
- Satisfacción de complejidad: Se usa una barra de escala para que el usuario evalúe del uno al cinco la dificultad de la tarea que ha realizado
- Interacciones: El número de interacciones importantes del usuario con la herramienta que en esta investigación serán: número de clics en la pantalla, visualizar una gráfica diferente.
Se ha decidió realizar dos experimentos. Los cuales sirven utilizan un grupo de métricas diferentes cada uno y sirven para evaluar diferentes partes de la realidad aumentada.
El primer experimento se encarga de medir la dificultad que tiene un usuario que no esta relacionado con el uso de dispositivos móviles en aprender a utilizar una herramienta de búsqueda y compararlo con la dificultad que tiene un el mismo tipo de usuario en aprender a escanear el producto enfocando la cámara hacia el logotipo del mismo.
El segundo experimento mide la complejidad que tiene para un usuario en seleccionar un producto mostrándole gráficos en una ventana por un lado e inmersos en realidad aumentada por otro lado.
Avances al proyecto EcoAr
Esta semana se estuvo trabajando con opencv. Se estuvo investigando sobre el método más común de realizar realidad aumentada, donde se utilizan caracteristicas de la imagen para detectar un objeto y se calculan coordenadas de una escena 3D de un objeto para dibujar encima de la imagen gráficos.
Como ya se tenia un ejemplo con comparación de características en opencv utilizando el lenguaje python, esté ejemplo se agregó al repositorio y se estuvo trabajando sobre el ejemplo.
Se investigó y trabajo en las siguientes funciones de opencv:
- findHomography: Esté método sirve para calcular una diferencia de perspectiva entre dos planos, para el ejemplo utilizamos una diferencia entre las coordenadas de las características de la imagen que se utiliza como plantilla y la imagen.
- perspectiveTransform: Esté se encarga de convertir coordenadas de la imagen a coordenadas de una escena 3D.
