第一章 緒論
一、引言
二、深度學習
三、紋身圖像
四、紋身圖像識別與檢測
第二章 紋身圖像處理理論基礎
一、圖像底層特征
二、詞包模型
三、空間金字塔概述
四、深度置信網絡概述
五、卷積神經網絡
第三章 深度學習算法在紋身圖像檢測中的比較研究
一、深度學習算法
二、對比實驗與分析
第四章 基於多特征融合的DBN紋身圖像識別與檢測
一、引言
二、基於多特征融合的DBN紋身圖像檢測改進算法
三、基於視覺詞包的DBN紋身圖像檢測改進算法（BOVW-DBN）
四、基於空間金字塔的DBN紋身圖像檢測改進算法（SP-DBN）
五、基於DBN改進算法在Caltech 101 分類中的應用
六、基於DBN改進算法在紋身圖像檢測中的應用
第五章 基於全連接層的CNN紋身圖像檢測
一、CNN基本結構
二、基於CNN的改進算法
三、基於三通道R-CNN的紋身檢測（CFT Faster R-CNN）
主要參考文獻
後記