| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 中文文摘 | 第5-9页 |
| 绪论 | 第9-15页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 第二节 国内外研究状况及存在的问题 | 第10-13页 |
| 第三节 论文的主要工作和篇章结构 | 第13-15页 |
| 第一章 人数统计的相关技术 | 第15-25页 |
| 第一节 引言 | 第15页 |
| 第二节 图像预处理 | 第15-22页 |
| 第三节 人脸检测方法 | 第22-23页 |
| 第四节 人脸跟踪方法 | 第23-24页 |
| 第五节 本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 肤色模型与卷积神经网络(CNN) | 第25-39页 |
| 第一节 引言 | 第25页 |
| 第二节 肤色模型的相关概念 | 第25-27页 |
| 第三节 卷积神经网络(CNN) | 第27-37页 |
| 第四节 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于肤色分割与卷积神经网络(CNN)的人脸检测算法 | 第39-57页 |
| 第一节 引言 | 第39页 |
| 第二节 基于肤色分割和CNN的人脸检测系统设计 | 第39-40页 |
| 第三节 基于肤色分割的人脸检测 | 第40-46页 |
| 第四节 基于双二值模板人脸匹配提取候选人脸区域 | 第46-52页 |
| 第五节 基于CNN的人脸检测 | 第52-54页 |
| 第六节 基于肤色分割和CNN人脸检测算法实验结果与分析 | 第54-55页 |
| 第七节 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于人脸检测的视频人数统计 | 第57-65页 |
| 第一节 引言 | 第57页 |
| 第二节 视频人数统计系统设计 | 第57-58页 |
| 第三节 目标质心横坐标合并与比较算法 | 第58-61页 |
| 第四节 视频人数统计实验结果与分析 | 第61-64页 |
| 第五节 本章小节 | 第64-65页 |
| 第五章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 第一节 全文总结 | 第65页 |
| 第二节 工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 个人简历 | 第77-79页 |