JP2010525431A - 自動画像認識用のシステム、方法、および装置 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、米国特許法施行規則119(e)条の下で、2007年4月19日出願の米国仮特許出願第60/912,904号「自動画像認識用のシステム、方法、および装置(Systems, Methods and Apparatus for Automatic Image Recognition)」を優先権主張するものであり、本明細書にその全文を援用している。
分野
本システム、方法、および装置は、画像データベースから顔画像等の画像を自動認識する量子プロセッサの実装に関する。
チューリングマシンは、1936年にAlan Turingによって述べられた理論的計算システムである。任意の他のチューリングマシンを効率的にシミュレートすることが可能なチューリングマシンは、汎用チューリングマシン(Universal Turing Machine)(UTM)と呼ばれる。チャーチ・チューリングの提唱(Church-Turing thesis)では、いかなる実際的な計算モデルも、UTMの機能の同等物またはサブセットのいずれかを有すると述べられている。
量子コンピュータの設計および動作への、いくつかの一般的なアプローチがある。1つのそのようなアプローチは、量子計算の「回路モデル(circuit model)」である。このアプローチでは、量子ビットが、アルゴリズムのコンパイルされた表現である、論理ゲートのシーケンスによる作用を受ける。回路モデル量子コンピュータは、実際的な実施のためには、いくつかの重大な障害を有する。回路モデルでは、量子ビットが、1ゲート時間(single-gate time)よりもはるかに長い期間にわたってコヒーレントのままであることが要求される。この要求が発生する理由は、回路モデル量子コンピュータは、動作するために、量子誤り訂正と集合的に呼ばれる動作を必要とするからである。量子誤り訂正は、回路モデル量子コンピュータの量子ビットが量子コヒーレンスを、1ゲート時間の1000倍のオーダーの期間にわたって維持することが可能でなければ、実行されることはできない。多くの研究が、回路モデル量子コンピュータの基本情報単位を形成するための十分なコヒーレンスを有する量子ビットの開発に焦点を置いてきた。例えば、Shor, P.W. "Introduction to Quantum Algorithms", arXiv.org:quant-ph/0005003 (2001), pp.1-27を参照されたい。当該技術分野は、量子ビットのコヒーレンスを、実際的な回路モデル量子コンピュータの設計および動作のための許容可能なレベルまで増加させることが不可能であることによって、依然として阻まれている。
前述のように、量子ビットは、量子コンピュータのための情報の基本単位として使用されてもよい。UTMにおけるビットと同様に、量子ビットは、少なくとも2つの別個の量を意味してもよい。量子ビットは、情報が記憶される実際の物理デバイスを意味してもよく、そして量子ビットは、さらに、その物理デバイスから離れて抽象化された、情報の単位そのものを意味してもよい。量子ビットの例としては、量子粒子、原子、電子、光子、イオンなどが挙げられる。
量子計算に使用するために検討されている多くのさまざまなハードウェアおよびソフトウェアアプローチがある。1つのハードウェアアプローチでは、アルミニウムまたはニオブなどの超伝導材料で形成された集積回路を使用する。超伝導集積回路の設計および製造に含まれる、技術および処理は、従来の集積回路のために使用されるものに類似している。
本明細書および添付の特許請求の範囲を通じて、用語「実効量子ビット」を用いて2準位系として表現可能な量子系を表記する。当業者には、2つの特定の準位が多準位量子系から分離され、実効量子ビットとして使用できることが理解されよう。更に、用語「実効量子ビット」を用いて、単一の2準位系を表すために使用可能な任意の数のデバイスを含む量子系を表記する。例えば、結合された量子ビット群の全ての集合またはその一部が単一の2準位系を表すように、複数の個別量子ビットを互いに結合することができる。
コンピュータプロセッサは、例えば、超伝導量子プロセッサなどの量子プロセッサのような、アナログプロセッサの形態を取ってもよい。超伝導量子プロセッサは、例えば、2つ以上の超伝導量子ビットなどの、複数の量子ビットおよび関連する局所的バイアスデバイスを含んでもよい。本システム、方法、およびデバイスと共に利用できる例示的な量子プロセッサの更なる詳細および実施形態が米国特許出願公開第2006−0225165号、米国特許出願第12/013,192号および2007年11月8日出願の米国仮特許出願第60/986,554号「アナログ処理用のシステム、デバイス、および方法(Systems, Devices and Methods for Analog Processing)」に記述されている。
量子アニーリングとは、通常好適には系の基底状態である低エネルギー状態を見つけるために利用できる計算方法である。本方法は古典的アニーリングと概念的に類似していて、より低いエネルギー状態がより安定しているため、自然の系はより低いエネルギー状態へ向かう傾向があるとの原理に依っている。しかし、古典的アニーリングが系をその大域的な最低エネルギー状態へ導くために古典的な熱ゆらぎを用いるのに対し、量子アニーリングはより正確にまたはより速く大域的な最低エネルギー状態に到達すべく量子トンネリング等の自然の量子ゆらぎを用いることができる。組合せ最適化問題等の困難問題の解が、系の基底状態に符号化することが可能であり、従って量子アニーリングを用いてそのような困難問題の解を見つけることができる。
上述のように、断熱量子計算は通常、既知の初期ハミルトニアン(ハミルトニアンとは系の許されたエネルギーを固有値とする作用素)からハミルトニアンを徐々に変えることにより最終ハミルトニアンへ系を発展させるステップを含んでいる。断熱発展の簡単な例として次式がある。
He=(1−s)Hi+sHf
式中、Hiは初期ハミルトニアン、Hfは最終ハミルトニアン、Heは発展または瞬間ハミルトニアンであり、sは発展の速度を制御する発展係数である。係数sは0〜1の範囲であって、発展過程の開始時点において発展ハミルトニアンは初期ハミルトニアンに等しく、過程の終了時点において発展ハミルトニアンは最終ハミルトニアンに等しい。発展が速過ぎる場合、系は第1励起状態等のより高い状態に励起させることができる。本システム、方法、およびデバイスでは、「断熱」発展は断熱条件を満たす発展であると考えられ、ここで、断熱条件は次式で表される。
最適化問題は、制約条件の組に従う場合もあるが、変数の組について1つ以上の目的関数を最小化または最大化する問題である。例えば、巡回セールスマン問題(「TSP」)は、例えば距離やコストを表す目的関数を最適化して、問題に対する最適化された解を表す変数の組として符号化されている経路を発見する最適化問題である。例えば、場所のリストが与えられている場合、問題は、全ての場所を一度だけ訪問する最短経路を発見することである。最適化問題の他の例として、最大独立集合(MIS)、整数計画法、制約の最適化、因数分解、予測モデリング、およびk−SATが含まれる。これらの問題は、オペレーションズ・リサーチ、金融ポートフォリオ選択、スケジューリング、供給管理、回路設計、および旅程最適化等、多くの現実的な最適化問題を抽象化したものである。多くの大規模な意思決定に基づく最適化問題はNP困難である。例えば、「A High-Level Look at Optimization: Past, Present, and Future” e-Optimization.com, 2000」を参照されたい。
グラフは、対象同士の関係を表す有効な方法であって、経済学、数学、自然科学、および社会科学等の分野で共通に用いられている。ある種のグラフは単なる視覚的な支援ツールとして用いられるが、他のグラフは解くべき問題を表現するために用いることができる。実際、問題をグラフ形式にマッピングすることが問題の解決に役立つ場合がある。そのような問題の例として、株式ポートフォリオ選択、マイクロ波送信塔の配置、配送経路の最適化その他の大規模な問題が含まれる。元の問題を量子コンピュータが解ける形式に変換することにより、量子コンピュータを用いてそのような問題を解くことができる。これを行なう一方法としてグラフ埋め込みがあり、解くべき問題を表す頂点の集合および様々な頂点を接続する辺の集合からなるグラフを量子プロセッサの量子ビット構造にマッピングして問題を解く。
情報の格納に関係データベースを用いる場合が多い。情報は、任意の形態の企業、政府または個人に関連していてよい。例えば、情報は、人的資源、輸送、発注または取出し、倉庫保管、配送、予算編成、石油探査、測量、世論調査、画像、地図、ネットワークトポロジ、認証および/またはセキュリティに関連するものであってよい。
弾性バンチグラフマッチング(EBGM)は、多くの一意な顔画像データベースにおいて一人の人間の顔を認識するシステムである。具体的には、EBGMは人間の顔画像を解析してラベル付けされたグラフ表現を生成する処理である。ラベル付けされたグラフ表現は節点および辺を含み、画像グラフと呼ばれる。グラフの節点は、顔の様々な「基準」位置(目、鼻および口等)を表現し、これらの節点は「ジェット」と呼ばれるガボールウェーブレット成分の集合により重み付けされている。グラフの辺は基準点間の関係を表し、辺には2次元距離ベクトルによりラベル付けされている。EBGMによる画像グラフ表現の自動生成に続いて、クエリー画像の画像グラフをデータベース内の全ての画像の各画像グラフと比較することにより顔を認識することができる。
少なくとも1つの実施形態は、画像データベース内のクエリー画像の特徴を識別するコンピュータに実装された方法として要約することができ、クエリー画像の少なくとも1つの特徴のグラフ表現を、画像データベース内の複数のデータベース画像のうち少なくともいくつかの画像の各々の少なくとも一部の各グラフ表現と比較するステップであって、各々の比較が各連合グラフを生成するステップを含むステップと、量子プロセッサを介して各連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップとを含み、各連合グラフの少なくとも1つの特徴がクエリー画像の少なくとも1つの特徴と連合グラフが対応する各データベース画像の少なくとも一部との類似度を表す。
以下の説明は、開示する各種の実施形態が完全に理解されることを目的として記述するものである。しかし、関連技術の当業者には、各種実施形態が、これらの具体的な詳細事項が無くても、あるいは他の方法、構成要素、材料等によっても実施可能であることが理解されよう。他の例では、実施形態の説明が無用に分かり難くならないように、アナログプロセッサに関連付けられた周知の構造、例えば量子プロセッサ、量子素子、結合素子およびマイクロプロセッサおよび駆動回路を含む制御システムの図示および詳述は行ない。
Claims (23)
- 画像データベース内のクエリー画像の特徴を識別するコンピュータに実装された方法であって、
クエリー画像の少なくとも1つの特徴のグラフ表現を、画像データベース内の複数のデータベース画像のうち少なくともいくつかの画像の各々の少なくとも一部の各グラフ表現と比較するステップであって、各々の比較が各連合グラフを生成するステップを含むステップと、
量子プロセッサを介して各連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップとを含み、各連合グラフの前記少なくとも1つの特徴が、前記クエリー画像の前記少なくとも1つの特徴と前記連合グラフが対応する各データベース画像の少なくとも一部との類似度を表す方法。 - 各連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定した結果を格納するステップと、
前記結果に対してランク付けをして、最高ランクの結果が前記クエリー画像の特徴と前記データベース画像のうち少なくとも1つとの間の最良の合致を表すようにするステップとを更に含んでいる、請求項1に記載の方法。 - 前記複数のデータベース画像の少なくともいくつかが、各々少なくとも一人の人間の顔を表すデータを含み、クエリー画像の特徴が少なくとも一人の人間の顔を表すデータを含んでいる、請求項1に記載の方法。
- 前記画像データベース内のデータベース画像のうち少なくともいくつかの画像の各々の少なくとも一部の各グラフ表現を生成するステップと、
前記クエリー画像の前記少なくとも1つの特徴のグラフ表現を生成するステップとを更に含んでいる、請求項1に記載の方法。 - 前記データベース画像のうち少なくともいくつかの画像の各々の少なくとも一部のグラフ表現、および前記クエリー画像の前記少なくとも1つの特徴のグラフ表現を生成するステップが、弾性バンチグラフマッチングを実行するステップを含んでいる、請求項4に記載の方法。
- 各データベース画像の前記少なくとも一部の各グラフ表現を生成するステップが、古典的デジタルプロセッサを用いて前記各グラフ表現を生成するステップを含んでいる、請求項4に記載の方法。
- 前記クエリー画像の前記少なくとも1つの特徴のグラフ表現を生成するステップが、古典的デジタルプロセッサを用いて前記グラフ表現を生成するステップを含んでいる、請求項4に記載の方法。
- 各連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップが、各連合グラフの最大独立集合を決定するステップを含んでいる、請求項1に記載の方法。
- 各連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップが、各連合グラフの最大クリークを決定するステップを含んでいる、請求項1に記載の方法。
- 量子プロセッサを介して各連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップが、複数の超伝導量子ビット群を含む超伝導量子プロセッサを介して各連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップを含んでいる、請求項1に記載の方法。
- 古典的デジタルプロセッサを介して前記画像データベースにアクセスするステップを更に含んでいる、請求項1に記載の方法。
- 前記各連合グラフを生成するステップが、古典的デジタルプロセッサを用いて前記各連合グラフを生成するステップを含んでいる、請求項1に記載の方法。
- 前記各連合グラフを前記古典的デジタルプロセッサから前記量子プロセッサへ送信するステップを更に含んでいる、請求項10に記載の方法。
- 前記量子プロセッサにより決定された各連合グラフの前記少なくとも1つの特徴を前記量子プロセッサから前記古典的デジタルプロセッサへ送信するステップを更に含んでいる、請求項13に記載の方法。
- 前記クエリー画像のグラフ表現を前記データベース画像のグラフ表現と比較する前に前記クエリー画像の少なくとも一部を調べるステップと、
前記データベース画像の部分集合に共通する前記クエリー画像の態様を識別するステップとを含み、前記クエリー画像の前記少なくとも1つの特徴のグラフ表現を複数のデータベース画像のうち少なくともいくつかの画像の各々の各グラフ表現と比較するステップが、前記クエリー画像の前記少なくとも1つの特徴の前記グラフ表現を前記データベース画像の前記部分集合内のデータベース画像のグラフ表現のみと比較し、そのために対応する連合グラフを生成するステップを更に含んでいる、請求項1に記載の方法。 - 前記クエリー画像の前記少なくとも1つの特徴が、前記クエリー画像の大多数を表現する、請求項1に記載の方法。
- 前記クエリー画像の特徴と、前記連合グラフが対応する前記各データベース画像の少なくとも一部との間の類似度が、前記連合グラフが対応する前記各データベース画像内に前記クエリー画像の少なくとも1つの特徴が存在するか否かを示す、請求項1に記載の方法。
- 画像マッチング問題を解くコンピュータ実装された方法であって、
画像マッチング問題を2次無制約2値最適化問題として定式化するステップと、
前記2次無制約2値最適化問題を量子プロセッサにマッピングするステップと、
前記2次無制約2値最適化問題への解を与えるべく量子プロセッサを動作させるステップとを含む方法。 - 2つの物体を比較するコンピュータ実装された方法であって、
第1の物体の少なくとも一部のグラフ表現を第2の物体の少なくとも一部のグラフ表現と比較するステップであって、比較に際して連合グラフを生成するステップを含むステップと、
量子プロセッサを介して連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップであって、前記連合グラフの少なくとも1つの特徴が、前記第1の物体の少なくとも一部と前記第2の物体の少なくとも一部との間の類似度を表すようにするステップとを含む方法。 - 前記第1の物体および前記第2の物体が共に画像である、請求項19に記載の方法。
- 前記連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップが、前記連合グラフの最大独立集合を決定するステップを含んでいる、請求項19に記載の方法。
- 前記連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップが、前記連合グラフの最大クリークを決定するステップを含んでいる、請求項19に記載の方法。
- 前記連合グラフの少なくとも1つの特徴を決定するステップの結果、前記量子プロセッサが、前記第1の物体の少なくとも一部と前記第2の物体の少なくとも一部との間の類似度を表す値を返す、請求項19に記載の方法。
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