論文の概要: Supervised Quantum Image Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22039v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 17:40:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.777118
• Title: Supervised Quantum Image Processing
• Title（参考訳）: 量子画像処理
• Authors: Marco Parigi, Mehran Khosrojerdi, Filippo Caruso, Leonardo Banchi,
• Abstract要約: 量子画像処理 (QIP) は、量子情報科学と画像処理の間の分野である。 4つの異なる量子画像表現(QImR)の圧縮特性を比較し,検討する。 以上の結果から,量子カーネルの分類平均精度は同等だが,画像記憶に要するリソースは指数的に少ないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the era of big data and artificial intelligence, the increasing volume of data and the demand to solve more and more complex computational challenges are two driving forces for improving the efficiency of data storage, processing and analysis. Quantum image processing (QIP) is an interdisciplinary field between quantum information science and image processing, which has the potential to alleviate some of these challenges by leveraging the power of quantum computing. In this work, we compare and examine the compression properties of four different Quantum Image Representations (QImRs): namely, Tensor Network Representation (TNR), Flexible Representation of Quantum Image (FRQI), Novel Enhanced Quantum Representation NEQR, and Quantum Probability Image Encoding (QPIE). Our simulations show that FRQI performs a higher compression of image information than TNR, NEQR, and QPIE. Furthermore, we investigate the trade-off between accuracy and memory in binary classification problems, evaluating the performance of quantum kernels based on QImRs compared to the classical linear kernel. Our results indicate that quantum kernels provide comparable classification average accuracy but require exponentially fewer resources for image storage.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータと人工知能の時代において、データ量の増加と、より複雑な計算課題の解決を求める要求は、データストレージ、処理、分析の効率を改善するための2つの推進力である。 量子画像処理(Quantum Image Processing, QIP)は、量子情報科学と画像処理の学際的な分野であり、量子コンピューティングのパワーを活用してこれらの課題を緩和する可能性がある。 本研究では,4つの異なる量子画像表現(QImR)の圧縮特性,すなわちテンソルネットワーク表現(TNR),フレキシブル量子画像表現(FRQI),新しい量子表現NEQR,量子確率画像符号化(QPIE)を比較し,検討する。 シミュレーションにより、FRQIは、TNR、NEQR、QPIEよりも高い画像情報圧縮を行うことが示された。 さらに、二項分類問題における精度とメモリのトレードオフについて検討し、古典線形カーネルと比較してQImRに基づく量子カーネルの性能を評価する。 以上の結果から,量子カーネルの分類平均精度は同等だが,画像記憶に要するリソースは指数的に少ないことが示唆された。

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