双张量低秩聚类模型

同时恢复行列子空间

首个统一理论框架下同时恢复行、列子空间的聚类方法，保留完整子空间信息。

Shen, Qiangqiang · Hanzhang, Wang · 赵银平 · 陈勇勇 · 梁永生 · 李学龙

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

技术优势

双空间完整恢复

首个在统一理论框架下同时恢复行、列子空间的聚类方法，保留完整子空间信息。

计算复杂度更低

通过理论证明存在的紧凑字典张量，有效消除亲和张量的零空间，显著降低计算复杂度。

收敛有保证

设计的 ADMM 算法具有可证明的收敛性，确保求解可靠。

应用场景

• 高光谱图像去噪：利用双低秩结构更好地保持图像细节，抑制噪声。
• 高光谱异常检测：从背景中更准确地分离出异常目标，提高检测精度。
• 多模态数据聚类：对高维多模态数据分解行列子空间，获得更鲁棒的聚类表示。