論文の概要: Quantum-enhanced barcode decoding and pattern recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03594v2
- Date: Wed, 9 Dec 2020 07:40:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-09 22:55:35.564949
- Title: Quantum-enhanced barcode decoding and pattern recognition
- Title（参考訳）: 量子エンハンスバーコード復号とパターン認識
- Authors: Leonardo Banchi, Quntao Zhuang, Stefano Pirandola
- Abstract要約: 量子絡み合った情報源と適切な測定とデータ処理を組み合わせることで、バーコードデータの復号化や白黒パターンの分類といったタスクにおいて、古典的コヒーレントステート戦略を大幅に上回ることを示す。
理論的には、近隣のパターン認識に量子センサを用いることの利点を理論的に証明し、手書き桁分類におけるこの予測を数値的に検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum hypothesis testing is one of the most fundamental problems in quantum
information theory, with crucial implications in areas like quantum sensing,
where it has been used to prove quantum advantage in a series of binary
photonic protocols, e.g., for target detection or memory cell readout. In this
work, we generalize this theoretical model to the multi-partite setting of
barcode decoding and pattern recognition. We start by defining a digital image
as an array or grid of pixels, each pixel corresponding to an ensemble of
quantum channels. Specializing each pixel to a black and white alphabet, we
naturally define an optical model of barcode. In this scenario, we show that
the use of quantum entangled sources, combined with suitable measurements and
data processing, greatly outperforms classical coherent-state strategies for
the tasks of barcode data decoding and classification of black and white
patterns. Moreover, introducing relevant bounds, we show that the problem of
pattern recognition is significantly simpler than barcode decoding, as long as
the minimum Hamming distance between images from different classes is large
enough. Finally, we theoretically demonstrate the advantage of using quantum
sensors for pattern recognition with the nearest neighbor classifier, a
supervised learning algorithm, and numerically verify this prediction for
handwritten digit classification.
- Abstract（参考訳）: 量子仮説テスト(Quantum hypothesis testing)は、量子情報理論における最も基本的な問題の1つであり、量子センシングのような領域において重要な意味を持ち、ターゲット検出やメモリセルの読み出しなど、一連のバイナリフォトニックプロトコルにおいて量子優位性を証明するために用いられている。
本研究では,この理論モデルをバーコード復号とパターン認識の多部構成に一般化する。
まず、デジタルイメージを、量子チャネルのアンサンブルに対応するピクセルの配列またはグリッドとして定義することから始める。
各ピクセルを白黒のアルファベットに特化することで、自然にバーコードの光学モデルを定義する。
このシナリオでは、量子絡み合ったソースの使用と適切な測定とデータ処理を組み合わせることで、バーコードデータの復号化と白黒パターンの分類のタスクにおける古典的コヒーレントステート戦略を大幅に上回ることを示す。
また、関連する境界を導入することで、異なるクラスの画像間の最小ハミング距離が十分である限り、バーコード復号よりもパターン認識の問題は大幅に単純であることを示す。
最後に,教師付き学習アルゴリズムである最近傍分類器を用いて,量子センサを用いたパターン認識の利点を理論的に実証し,手書き文字分類の予測を数値的に検証する。
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