技术特征：
技术总结
一种基于深度学习和RPCA太赫兹图像的目标识别方法。其步骤为：(1)使用稳健主成分分析RPCA方法去除背景噪声；(2)使用形状先验知识缩小兴趣目标区域；(3)生成太赫兹图像数据集；(4)训练深度学习网络Faster‑RCNN；(5)使用深度学习网络Faster‑RCNN进行目标识别。本发明使用稳健主成分分析RPCA方法去除太赫兹图像背景噪声干扰，利用形状先验知识缩小兴趣区域，使用深度学习网络Faster‑RCNN对兴趣区域进行目标识别。本发明使用了稳健主成分分析RPCA和形状先验知识，克服了背景噪声的影响，能极快的准确的检测到太赫兹图像中的目标。
技术研发人员：杨曦;吴郯;张磊;杨东;高新波;宋斌;王楠楠;汤英智;郭浩远
受保护的技术使用者：西安电子科技大学
技术研发日：2018.09.30
技术公布日：2019.02.12