| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·工作概述和安排 | 第10-12页 |
| 第二章 流媒体识别技术综述 | 第12-20页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·流媒体技术 | 第12-16页 |
| ·流媒体 | 第12-13页 |
| ·流媒体视频中的关键技术 | 第13-15页 |
| ·流媒体视频技术应用 | 第15-16页 |
| ·流媒体识别技术 | 第16-19页 |
| ·基于端口的识别方法 | 第16-17页 |
| ·基于应用层签名深度包检测的识别方法 | 第17页 |
| ·基于流属性统计特征的识别方法 | 第17-18页 |
| ·流媒体识别技术总结比较 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 HMM-GMM 基本理论 | 第20-35页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·隐马尔科夫模型（HMM） | 第20-31页 |
| ·HMM 基本理论 | 第21-25页 |
| ·HMM 算法 | 第25-31页 |
| ·混合高斯模型（GMM） | 第31-34页 |
| ·GMM 基本理论 | 第31-32页 |
| ·GMM 训练 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于离散 GMM-HMM 的视频流识别算法 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·算法基本思想 | 第35-37页 |
| ·基于离散 GMM-HMM 的流识别模型 | 第37-45页 |
| ·HMM 模型建立 | 第38-42页 |
| ·HMM 模型识别 | 第42-44页 |
| ·HMM 模型相似度 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于离散 GMM-HMM 的识别算法实验结果 | 第46-67页 |
| ·实验流程框图 | 第46页 |
| ·实验系统介绍 | 第46-54页 |
| ·视频文件数据集 | 第46-50页 |
| ·视频发送/接收平台 | 第50-51页 |
| ·校园网络环境 | 第51-52页 |
| ·视频流获取及特征提取 | 第52-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-66页 |
| ·不同网络环境下的识别结果 | 第55-64页 |
| ·基于 HMM 的识别算法性能对比 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |