論文の概要: Fast and Structured Block-Term Tensor Decomposition For Hyperspectral Unmixing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03798v1
• Date: Sun, 8 May 2022 06:58:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 17:09:10.420306
• Title: Fast and Structured Block-Term Tensor Decomposition For Hyperspectral Unmixing
• Title（参考訳）: ハイパースペクトルアンミキシングのための高速かつ構造的ブロック項テンソル分解
• Authors: Meng Ding, Xiao Fu, Xi-Le Zhao
• Abstract要約: 多階数$(L_r,L_magnituder,1)$のブロック項テンソル分解モデルは、ハイパースペクトルアンミックスの有効な代替手段を提供する。 既存のLL1ベースのHUアルゴリズムはテンソルの3要素パラメータ化を用いる。 HUに対して2ブロック交互勾配投影(GP)に基づくLL1アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.87968896845686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The block-term tensor decomposition model with multilinear rank-$(L_r,L_r,1)$ terms (or, the "LL1 tensor decomposition" in short) offers a valuable alternative for hyperspectral unmixing (HU) under the linear mixture model. Particularly, the LL1 decomposition ensures the endmember/abundance identifiability in scenarios where such guarantees are not supported by the classic matrix factorization (MF) approaches. However, existing LL1-based HU algorithms use a three-factor parameterization of the tensor (i.e., the hyperspectral image cube), which leads to a number of challenges including high per-iteration complexity, slow convergence, and difficulties in incorporating structural prior information. This work puts forth an LL1 tensor decomposition-based HU algorithm that uses a constrained two-factor re-parameterization of the tensor data. As a consequence, a two-block alternating gradient projection (GP)-based LL1 algorithm is proposed for HU. With carefully designed projection solvers, the GP algorithm enjoys a relatively low per-iteration complexity. Like in MF-based HU, the factors under our parameterization correspond to the endmembers and abundances. Thus, the proposed framework is natural to incorporate physics-motivated priors that arise in HU. The proposed algorithm often attains orders-of-magnitude speedup and substantial HU performance gains compared to the existing three-factor parameterization-based HU algorithms.
• Abstract（参考訳）: 多線形階数-$(L_r,L_r,1)$項(または略して「LL1テンソル分解」)を持つブロック項テンソル分解モデルは、線形混合モデルの下での超スペクトルアンミックス(HU)に対する貴重な代替手段を提供する。 特に、LL1分解は、古典行列分解(MF)アプローチでそのような保証がサポートされないシナリオにおいて、エンドメンバー/アバンダンス識別性を保証する。 しかし、既存のLL1ベースのHUアルゴリズムはテンソルの3要素パラメータ化(すなわちハイパースペクトル画像立方体)を使用しており、高い点当たりの複雑性、収束の遅さ、構造的事前情報の導入の難しさなど多くの課題をもたらす。 この研究は、テンソルデータの制約付き2要素再パラメータ化を用いたLL1テンソル分解に基づくHUアルゴリズムを提案する。 その結果、HUに対して2ブロック交互勾配投影(GP)に基づくLL1アルゴリズムが提案される。 慎重に設計された射影解法により、GPアルゴリズムは比較的低い解像単位の複雑さを享受する。 MFベースのHUと同様に、パラメータ化の下の因子は、エンドメンバーとアブリダンスに対応する。 したがって、提案するフレームワークは、HUで生じる物理学的動機を持つ先行を組み込むのが自然である。 提案アルゴリズムは,既存の3要素パラメタライゼーションに基づくHUアルゴリズムと比較して,オーダー・オブ・マグニチュード・スピードアップと実質的なHU性能向上を実現する。

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