Une approche distribuée asynchrone pour la factorisation en matrices non-négatives - Application au démélange hyperspectral - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2017

Une approche distribuée asynchrone pour la factorisation en matrices non-négatives - Application au démélange hyperspectral

Abstract

Le démélange d’images hyperspectrales est un exemple particulier du problème de factorisation en matrices non-négatives (NMF) qui consiste à identifier les signatures spectrales d’un milieu imagé ainsi que leurs proportions dans chacun des pixels. Toutefois, le nombre important de pixels composant ces images peut s’avérer contraignant en termes de mémoire ou de temps de calcul, ce qui peut motiver le développement de techniques d’estimation distribuées (entre plusieurs processeurs et/ou plusieurs machines). Dans cette perspective, nous proposons une approche distribuée du problème de démélange, basée sur de récentes avancées en optimisation distribuée asynchrone inspirées de l’algorithme proximal alternating linearized minimization (PALM). L’intérêt d’une estimation asynchrone par rapport à une procédure synchrone est illustré dans ce contexte sur des données synthétiques
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Dates and versions

hal-01913988 , version 1 (06-11-2018)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01913988 , version 1
  • OATAO : 19120

Cite

Pierre-Antoine Thouvenin, Nicolas Dobigeon, Jean-Yves Tourneret. Une approche distribuée asynchrone pour la factorisation en matrices non-négatives - Application au démélange hyperspectral. 26eme Colloque GRETSI sur le Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2017), Sep 2017, Juan-les-Pins, France. pp.1-4. ⟨hal-01913988⟩
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