Kereső
Bejelentkezés
Kapcsolat
![]() |
A biztonságtechnikában is alkalmazható gépi karakterfelismerés különböző mesterségesintelligencia-módszerekkel |
Tartalom: | https://real.mtak.hu/218675/ |
---|---|
Archívum: | REAL |
Gyűjtemény: |
Status = Published
Type = Article Subject = J Political Science / politológia: JF Political institutions (General) / politikai intézmények, államigazgatás általában: JF1338 Public administration / közigazgatás |
Cím: |
A biztonságtechnikában is alkalmazható gépi karakterfelismerés különböző mesterségesintelligencia-módszerekkel
|
Létrehozó: |
Simon, Orsolya Anna
Zsenák, István
|
Dátum: |
2025
|
Téma: |
JF1338 Public administration / közigazgatás
|
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.
|
Nyelv: |
magyar
|
Típus: |
Article
PeerReviewed
info:eu-repo/semantics/article
|
Formátum: |
text
|
Azonosító: |
Simon, Orsolya Anna and Zsenák, István (2025) A biztonságtechnikában is alkalmazható gépi karakterfelismerés különböző mesterségesintelligencia-módszerekkel. NEMZETBIZTONSÁGI SZEMLE (ONLINE), 13 (1). pp. 55-63. ISSN 2064-3756
|
Kapcsolat: |
MTMT:36128260 doi: 10.32561/nsz.2025.1.4
|