量子增强计算机视觉：超越经典算法的探索

量子增强计算机视觉（QeCV）是计算机视觉、优化理论、机器学习和量子计算之间交叉领域的新兴研究方向。它在运用量子计算处理无法被经典（即非量子）计算机访问的计算问题时，具有巨大的潜力，能够改变如何处理和解释视觉信号的方式。在现有非量子方法无法在合理时间内找到解决方案或仅能计算近似解的场景中，量子计算机可提供等其他优势，尤其是在多个问题类别上实现更好的时间可扩展性。参数化量子电路也可能长期成为计算机视觉中经典神经网络的可行替代方案。然而，必须发展出专门且根本性的新算法，以实现与量子硬件的兼容性并揭示量子计算范式在计算机视觉中的潜力。本综述为该领域的现有文献做出了全面的回顾。它旨在作为计算机视觉社区的量子计算参考手册，针对计算机视觉学生、科学家及有相关背景的读者，帮助他们熟悉 QeCV。我们提供了QeCV 的全面介绍、其特定内容以及与量子硬件兼容的 QeCV 方法的构建方法，利用两大主要量子计算范式，即基于门的量子计算和量子退火。我们阐述了量子计算机的运行原理以及在 QeCV 上下文中可获取的工具，以便访问、编程和仿真。最后，我们回顾了现有的量子计算工具和学习材料，讨论了与发表和审阅 QeCV 论文相关的方面、开放挑战以及潜在的社会影响。