mtp_example.cc

   1
   2 /*
   3  *  mtp is the ``Multi Tracked Paths'', an implementation of the
   4  *  k-shortest paths algorithm for multi-target tracking.
   5  *
   6  *  Copyright (c) 2012 Idiap Research Institute, http://www.idiap.ch/
   7  *  Written by Francois Fleuret <francois.fleuret@idiap.ch>
   8  *
   9  *  This file is part of mtp.
  10  *
  11  *  mtp is free software: you can redistribute it and/or modify it
  12  *  under the terms of the GNU General Public License version 3 as
  13  *  published by the Free Software Foundation.
  14  *
  15  *  mtp is distributed in the hope that it will be useful, but WITHOUT
  16  *  ANY WARRANTY; without even the implied warranty of MERCHANTABILITY
  17  *  or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU General Public
  18  *  License for more details.
  19  *
  20  *  You should have received a copy of the GNU General Public License
  21  *  along with selector.  If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.
  22  *
  23  */
  24
  25 #include <iostream>
  26 #include <fstream>
  27
  28 using namespace std;
  29
  30 #include "tracker.h"
  31
  32 //////////////////////////////////////////////////////////////////////
  33
  34 scalar_t noisy_score(scalar_t true_score, scalar_t erroneous_score,
  35                      scalar_t score_noise, scalar_t flip_noise) {
  36   if(drand48() < flip_noise) {
  37     return erroneous_score + score_noise * (2.0 * drand48() - 1.0);
  38   } else {
  39     return true_score + score_noise * (2.0 * drand48() - 1.0);
  40   }
  41 }
  42
  43 int main(int argc, char **argv) {
  44   int nb_locations = 7;
  45   int nb_time_steps = 8;
  46   int motion_amplitude = 1;
  47
  48   Tracker *tracker = new Tracker();
  49
  50   tracker->allocate(nb_time_steps, nb_locations);
  51
  52   // We define the spatial structures by stating what are the possible
  53   // motions of targets, and what are the entrances and the
  54   // exits.
  55
  56   // Here our example is a 1D space with motions from any location to
  57   // any location less than motion_amplitude away, entrance at
  58   // location 0 and exit at location nb_locations-1.
  59
  60   for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
  61     for(int k = 0; k < nb_locations; k++) {
  62       tracker->allowed_motion[l][k] = abs(l - k) <= motion_amplitude;
  63     }
  64     tracker->entrances[0] = 1;
  65     tracker->exits[nb_locations - 1] = 1;
  66   }
  67
  68   // We construct the graph corresponding to this structure
  69
  70   tracker->build_graph();
  71
  72   // Then, we specify for every location and time step what is the
  73   // detection score there.
  74
  75   scalar_t flip_noise = 0.05;
  76   scalar_t score_noise = 0.0;
  77
  78   // We first put a background noise, with negative scores at every
  79   // location.
  80
  81   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
  82     for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
  83       tracker->detection_scores[t][l] = noisy_score(-1.0, 1.0, score_noise, flip_noise);
  84     }
  85   }
  86
  87   // Then we two targets with the typical local minimum:
  88   //
  89   // * Target A moves from location 0 to the middle, stays there for a
  90   //   while, and comes back, and is strongly detected on the first
  91   //   half
  92   //
  93   // * Target B moves from location nb_locations-1 to the middle, stay
  94   //   there for a while, and comes back, and is strongly detected on
  95   //   the second half
  96
  97   int la, lb; // Target locations
  98   scalar_t sa, sb; // Target detection scores
  99   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
 100     if(t < nb_time_steps/2) {
 101       la = t;
 102       lb = nb_locations - 1 - t;
 103       sa = noisy_score(10.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 104       sb = noisy_score( 1.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 105     } else {
 106       la = nb_time_steps - 1 - t;
 107       lb = t - nb_time_steps + nb_locations;
 108       sa = noisy_score( 1.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 109       sb = noisy_score(10.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 110     }
 111
 112     if(la > nb_locations/2 - 1) la = nb_locations/2 - 1;
 113     if(lb < nb_locations/2 + 1) lb = nb_locations/2 + 1;
 114
 115     tracker->detection_scores[t][la] = sa;
 116     tracker->detection_scores[t][lb] = sb;
 117   }
 118
 119   { // Write down the tracker setting
 120     ofstream out_tracker("tracker.dat");
 121     tracker->write(&out_tracker);
 122   }
 123
 124   // Does the tracking per se
 125
 126   tracker->track();
 127
 128   // Prints the detected trajectories
 129
 130   for(int t = 0; t < tracker->nb_trajectories(); t++) {
 131     cout << "Trajectory "
 132          << t
 133          << " starting at " << tracker->trajectory_entrance_time(t)
 134          << ", duration " << tracker->trajectory_duration(t)
 135          << ", score " << tracker->trajectory_score(t)
 136          << ", through nodes ";
 137     for(int u = 0; u < tracker->trajectory_duration(t); u++) {
 138       cout << " " << tracker->trajectory_location(t, u);
 139     }
 140     cout << endl;
 141   }
 142
 143   delete tracker;
 144
 145   exit(EXIT_SUCCESS);
 146 }