网络音视频数据识别技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文结构 | 第13-16页 |
| 第2章 相关理论基础及国内外研究现状 | 第16-30页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 音视频数据格式及协议 | 第16-20页 |
| 2.2.1 音视频数据格式 | 第16-17页 |
| 2.2.2 音视频常用协议 | 第17-20页 |
| 2.3 基于协议特征的流量识别研究现状 | 第20-24页 |
| 2.3.1 基于端口的识别 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于协议内容与行为的识别 | 第21-24页 |
| 2.4 基于机器学习的流量识别研究现状 | 第24-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于正则匹配的音视频识别方法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 问题提出 | 第30-31页 |
| 3.3 基于WM改进算法的正则匹配模型 | 第31-36页 |
| 3.3.1 相关工作分析 | 第31-33页 |
| 3.3.2 算法介绍 | 第33-36页 |
| 3.4 实验过程与结果分析 | 第36-41页 |
| 3.4.1 实验环境及步骤 | 第36-37页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于分层kNN的视频数据识别方法 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 一种改进的基于互信息的特征选择算法 | 第42-47页 |
| 4.2.1 互信息的度量 | 第42-44页 |
| 4.2.2 改进的基于互信息的特征选择算法 | 第44-47页 |
| 4.3 基于分层kNN的视频数据识别 | 第47-50页 |
| 4.3.1 视频流量统计特征的分析 | 第47-49页 |
| 4.3.2 分层kNN的设计 | 第49-50页 |
| 4.4 实验过程与结果分析 | 第50-55页 |
| 4.4.1 性能评估指标 | 第50-51页 |
| 4.4.2 实验方法及结果分析 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
