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Robust QoE-aware prediction-based dynamic content adaptation framework applied to slides documents in mobile Web conferencing

机译：健壮的基于QoE的基于预测的动态内容自适应框架，适用于移动Web会议中的幻灯片文档

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In mobile Web conferencing, enterprise documents are generally adapted into JPEG-based Web pages to be visualized on mobile devices. Dynamically identifying the optimal adapted content is very challenging, as a compromise between high visual quality and small delivery time must be made. In this paper, we propose a robust prediction-based dynamic content adaptation framework for JPEG and XHTML formats that computes near-optimal transcoding parameters dynamically with very few computations. The proposed framework is comprised of five methods making different compromises between computational complexity and accuracy. For JPEG, the average deviation from optimality (exhaustive method) is 6 % and 3 % respectively for two of the proposed methods. For XHTML, the average deviation from optimality is 3 % and 1 % respectively using the same two methods. Moreover, the methods reached optimality 30 % and 59 % of the time on the tested documents for JPEG and XHTML respectively, which makes the proposed framework very appealing.
机译：在移动Web会议中，通常将企业文档改编为基于JPEG的网页以在移动设备上可视化。动态识别最佳适应内容非常具有挑战性，因为必须在高视觉质量和短交付时间之间做出折衷。在本文中，我们为JPEG和XHTML格式提出了一个基于健壮的基于预测的动态内容自适应框架，该框架可通过很少的计算动态地计算出接近最佳的转码参数。所提出的框架由五种方法组成，这些方法在计算复杂度和准确性之间做出了不同的折衷。对于JPEG，其中两种建议的方法与最优方法（穷举法）的平均偏差分别为6％和3％。对于XHTML，使用相同的两种方法，最优性的平均偏差分别为3％和1％。此外，该方法分别在JPEG和XHTML的测试文档上分别达到30％和59％的最优时间，这使所提出的框架非常有吸引力。

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