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Modeling Taxi Drivers' Behaviour for the Next Destination Prediction
In this paper, we study how to model taxi drivers' behaviour and geographical
information for an interesting and challenging task: the next destination
prediction in a taxi journey. Predicting the next location is a well studied
problem in human mobility, which finds several applications in real-world
scenarios, from optimizing the efficiency of electronic dispatching systems to
predicting and reducing the traffic jam. This task is normally modeled as a
multiclass classification problem, where the goal is to select, among a set of
already known locations, the next taxi destination. We present a Recurrent
Neural Network (RNN) approach that models the taxi drivers' behaviour and
encodes the semantics of visited locations by using geographical information
from Location-Based Social Networks (LBSNs). In particular, RNNs are trained to
predict the exact coordinates of the next destination, overcoming the problem
of producing, in output, a limited set of locations, seen during the training
phase. The proposed approach was tested on the ECML/PKDD Discovery Challenge
2015 dataset - based on the city of Porto -, obtaining better results with
respect to the competition winner, whilst using less information, and on
Manhattan and San Francisco datasets.Comment: preprint version of a paper submitted to IEEE Transactions on
Intelligent Transportation System
Overcoming HMM Time and Parameter Independence Assumptions for ASR
Postprint (published version
Multimodal Interactive Transcription of Handwritten Text Images
En esta tesis se presenta un nuevo marco interactivo y multimodal para la transcripción de
Documentos manuscritos. Esta aproximación, lejos de proporcionar la transcripción completa
pretende asistir al experto en la dura tarea de transcribir.
Hasta la fecha, los sistemas de reconocimiento de texto manuscrito disponibles no proporcionan
transcripciones aceptables por los usuarios y, generalmente, se requiere la intervención
del humano para corregir las transcripciones obtenidas. Estos sistemas han demostrado ser
realmente útiles en aplicaciones restringidas y con vocabularios limitados (como es el caso
del reconocimiento de direcciones postales o de cantidades numéricas en cheques bancarios),
consiguiendo en este tipo de tareas resultados aceptables. Sin embargo, cuando se trabaja
con documentos manuscritos sin ningún tipo de restricción (como documentos manuscritos
antiguos o texto espontáneo), la tecnología actual solo consigue resultados inaceptables.
El escenario interactivo estudiado en esta tesis permite una solución más efectiva. En este
escenario, el sistema de reconocimiento y el usuario cooperan para generar la transcripción final
de la imagen de texto. El sistema utiliza la imagen de texto y una parte de la transcripción
previamente validada (prefijo) para proponer una posible continuación. Despues, el usuario
encuentra y corrige el siguente error producido por el sistema, generando así un nuevo prefijo
mas largo. Este nuevo prefijo, es utilizado por el sistema para sugerir una nueva hipótesis. La
tecnología utilizada se basa en modelos ocultos de Markov y n-gramas. Estos modelos son
utilizados aquí de la misma manera que en el reconocimiento automático del habla. Algunas
modificaciones en la definición convencional de los n-gramas han sido necesarias para tener
en cuenta la retroalimentación del usuario en este sistema.Romero Gómez, V. (2010). Multimodal Interactive Transcription of Handwritten Text Images [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8541Palanci
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