Запутанные фотоны помогли распознать лица

Xiaodong Qiu et al. / Physical Review Letters, 2019
Китайские физики построили систему распознавания лиц, основанную на призрачной визуализации с использованием запутанных фотонов. Работоспособность предложенного способа физики проверили на лицах пятерых сотрудников своей лаборатории. Статья опубликована в Physical Review Letters, кратко о ней сообщает Physics.
Распознавание лица позволяет довольно точно установить личность человека, а потому играет важную роль в социальных взаимодействиях. В частности, с помощью такой системы можно ловить преступников или разблокировать смартфон. Как правило, система распознавания лица анализирует фотографию и выделяет на ней наиболее важные детали, а потом ищет похожие снимки в базе данных. К сожалению, несмотря на быстрый прогресс в этой области, пока еще автоматическое распознавание лиц далеко от совершенства.
В то же время, существует альтернативный подход к распознаванию картинок, который не требует сложного машинного анализа и способен одновременно анализировать большие объемы данных. В этом подходе пучок фотонов разделяют на два скоррелированных пучка, один из которых отражается от объекта и создает его изображение (сигнальный пучок), а второй пропускается через маску-фильтр (эталонный пучок). Если изображение совпадает с маской, то интенсивности обоих пучков окажутся скоррелированы; следовательно, по их интерференционной картине можно оценить степень совпадения изображений и быстро распознать очертание объекта. Впервые этот метод предложил еще в 60-х годах прошлого века американский физик Вандер Люгт (Vander Lugt). К сожалению, точность этого метода была неудовлетворительной. Определенного прогресса удалось добиться только в прошлом десятилетии, когда была открыта так называемая призрачная визуализация, основанная на запутанных фотонах. К сожалению, даже в этом случае ученым удавалось распознавать только простые объекты — например, определить число лучей звезды, склеенной из нескольких палочек.
Группа физиков под руководством Лисян Чэня (Lixiang Chen) существенно улучшила этот метод и применила его для распознавания лиц. Для этого ученые немного изменили схему, по которой создаются запутанные фотоны и маска объекта. В отличие от предыдущих работ, исследователи работали с лазерными пучками, имеющими не гауссов, а более сложный пространственный профиль. Квантовое состояние пары запутанных фотонов ученые разложили в сумму состояний с фиксированным орбитальным и радиальным квантовым числом. Для этого физики использовали моды Лагерра—Гаусса, которые являются собственными функциями оператора преобразования Фурье. Затем ученые проследили за эволюцией квантового состояния сигнального фотона, проходящего через объект, и сопоставили объекту некоторый оператор. Наконец, с помощью алгебраических преобразований ученые восстановили по этому оператору фурье-спектр эталонного лазерного пучка, который описывает маску объекта. На практике физики получали нужный спектр с помощью пространственного модулятора света.
В сентябре прошлого года американские физики впервые реализовали метод призрачной визуализации с помощью пучка запутанных электронов, а не фотонов. Это позволило ученым сделать микрофотографию предмета с помощью одного-единственного пикселя.
В настоящее время системы распознавания лиц активно внедряются в повседневную жизнь. Например, в США такие системы проверяют билеты на концертах, а в Китае ищут преступников и контролируют внимательность школьников. В апреле прошлого года систему распознавания лиц запустили и в московском метро, причем в течение первого месяца она распознала более 40 преступников, которые находились в федеральном розыске и впоследствии были задержаны. А в прошлом месяце Департамент информационных технологий мэрии Москвы сообщил о разработке очков дополненной реальности с технологией распознавания лиц, предназначенных для московской полиции.
Дмитрий Трунин