A biztonságtechnikában is alkalmazható gépi karakterfelismerés különböző mesterségesintelligencia-módszerekkel
A biztonságtechnikában is alkalmazható gépi karakterfelismerés különböző mesterségesintelligencia-módszerekkel
  • Metaadatok
Tartalom: http://hdl.handle.net/20.500.12944/102382
Archívum: Közszolgálati Tudásportál
Gyűjtemény: Folyóiratok, folyóiratcikkek
Nemzetbiztonsági Szemle
Cím:
A biztonságtechnikában is alkalmazható gépi karakterfelismerés különböző mesterségesintelligencia-módszerekkel
A biztonságtechnikában is alkalmazható gépi karakterfelismerés különböző mesterségesintelligencia-módszerekkel
Létrehozó:
Zsenák-Simon, Orsolya
Zsenák, István
Téma:
mesterséges intelligencia
biztonság
kiberbiztonság
karakterfelismerés
fuzzy
Hopfield-háló
Artificial intelligence
security
cybersecurity
character recognition
fuzzy
Hopfield network
Műszaki tudományok
Műszaki tudományok/Katonai műszaki tudományok
Tartalmi leírás:
Számos cikk született már annak vizsgálatára, hogy hogyan ismerheti fel egy algoritmus a képformátumon elhelyezkedő alakzatokat. Az általunk elvégzett vizsgálathoz Hopfiled neurális hálózatok algoritmusát használtunk, és az eredményeket összevetettük egy fuzzy logikával működő eljárás eredményével. Ezek az algoritmusok külön-külön is alkalmasak a karakterfelismerésre, azonban érdekes eredményeket kapunk, ha összevetjük az algoritmusok által kapott eredményeket egymással.A nemzetbiztonság számos aspektusából kulcsfontosságú, hogy tisztában legyünk a rendelkezésre álló mesterségesintelligencia-módszertanok képességeivel. A gépi karakterfelismerés több ponton kapcsolódik a közigazgatás és a közbiztonság tárgykörébe, így fontos ismernünk, hogy milyen programozási technológiák, milyen hatékonysággal tudják elvégezni ezt a feladatot, ugyanakkor az e tanulmányban bemutatott összehasonlítás csupán egy a sok közül, amelyet a mesterséges intelligencia témakörében el kellene végezni.
Számos cikk született már annak vizsgálatára, hogy hogyan ismerheti fel egy algoritmus a képformátumon elhelyezkedő alakzatokat. Az általunk elvégzett vizsgálathoz Hopfiled neurális hálózatok algoritmusát használtunk, és az eredményeket összevetettük egy fuzzy logikával működő eljárás eredményével. Ezek az algoritmusok külön-külön is alkalmasak a karakterfelismerésre, azonban érdekes eredményeket kapunk, ha összevetjük az algoritmusok által kapott eredményeket egymással.A nemzetbiztonság számos aspektusából kulcsfontosságú, hogy tisztában legyünk a rendelkezésre álló mesterségesintelligencia-módszertanok képességeivel. A gépi karakterfelismerés több ponton kapcsolódik a közigazgatás és a közbiztonság tárgykörébe, így fontos ismernünk, hogy milyen programozási technológiák, milyen hatékonysággal tudják elvégezni ezt a feladatot, ugyanakkor az e tanulmányban bemutatott összehasonlítás csupán egy a sok közül, amelyet a mesterséges intelligencia témakörében el kellene végezni.
Several articles have been written on how an algorithm can recognize shapes placed within an image format. In our study, we utilized the algorithm of Hopfield neural networks and compared the results with a procedure based on Fuzzy logic. While these algorithms are individually suitable for character recognition, intriguing findings emerge when we compare the outcomes obtained by each algorithm. Understanding the capabilities of available artificial intelligence methodologies is crucial from various aspects of national security. Machine character recognition intersects with both public administration and public safety, hence it’s important to comprehend which programming technologies can efficiently perform this task. Nevertheless, the comparison presented in this study is just one of many that should be conducted within the field of artificial intelligence.
Típus:
info:eu-repo/semantics/article
Formátum:
application/pdf
Azonosító:
nke:2063-4986
nke:10.32561/nsz.2025.1.4
nke:36128260
nke:10069970
nke:NEMZETBIZTONSÁGI SZEMLE (ONLINE)
nke:Nemzetbiztonsági Szemle
nke:13
nke:1
nke:NEMZETBIZT SZLE
Létrehozó:
info:eu-repo/semantics/openAccess