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 "mtp_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   MTPTracker *tracker = new MTPTracker();
  49
  50   tracker->allocate(nb_time_steps, nb_locations);
  51
  52   // We define the spatial structure by stating what are the possible
  53   // motions of targets, and what are the entrances and the exits.
  54
  55   // Here our example is a 1D space with motions from any location to
  56   // any location less than motion_amplitude away, entrance at
  57   // location 0 (or in the first time frame, i.e. targets can already
  58   // be in the scene when the sequence starts) and exit at location
  59   // nb_locations-1 (or from the last time frame, i.e. target can
  60   // still be present when the sequence finishes)
  61
  62   for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
  63     for(int m = 0; m < nb_locations; m++) {
  64       tracker->allowed_motion[l][m] = abs(l - m) <= motion_amplitude;
  65     }
  66   }
  67
  68   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
  69     for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
  70       // We allow targets to enter in the first time frame, or in
  71       // location 0
  72       tracker->entrances[t][l] = (t == 0 || l == 0);
  73       // We allow targets to leave from the last time frame, or from
  74       // location nb_locations-1
  75       tracker->exits[t][l] = (t == nb_time_steps - 1 || l == nb_locations-1);
  76     }
  77   }
  78
  79   // We construct the graph corresponding to this structure
  80
  81   tracker->build_graph();
  82
  83   // Then, we specify for every location and time step what is the
  84   // detection score there.
  85
  86   scalar_t flip_noise = 0.05;
  87   scalar_t score_noise = 0.0;
  88
  89   // We first put a background noise, with negative scores at every
  90   // location.
  91
  92   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
  93     for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
  94       tracker->detection_scores[t][l] = noisy_score(-1.0, 1.0, score_noise, flip_noise);
  95     }
  96   }
  97
  98   // Then we add two targets with a typical tracking local minimum
  99   //
 100   // * Target A moves from location 0 to the middle, stays there for a
 101   //   while, and comes back. It is strongly detected on the first
 102   //   half
 103   //
 104   // * Target B moves from location nb_locations-1 to the middle, stay
 105   //   there for a while, and comes back. It is strongly detected on
 106   //   the second half
 107
 108   int la, lb; // Target locations
 109   scalar_t sa, sb; // Target detection scores
 110   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
 111     if(t < nb_time_steps/2) {
 112       la = t;
 113       lb = nb_locations - 1 - t;
 114       sa = noisy_score(10.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 115       sb = noisy_score( 1.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 116     } else {
 117       la = nb_time_steps - 1 - t;
 118       lb = t - nb_time_steps + nb_locations;
 119       sa = noisy_score( 1.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 120       sb = noisy_score(10.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 121     }
 122
 123     if(la > nb_locations/2 - 1) la = nb_locations/2 - 1;
 124     if(lb < nb_locations/2 + 1) lb = nb_locations/2 + 1;
 125
 126     tracker->detection_scores[t][la] = sa;
 127     tracker->detection_scores[t][lb] = sb;
 128   }
 129
 130   { // Write down the tracker setting, so that we can use it as an
 131     // example for the mtp command line
 132     ofstream out_tracker("tracker.dat");
 133     tracker->write(&out_tracker);
 134   }
 135
 136   // Performs the tracking per se
 137
 138   tracker->track();
 139
 140   // Prints the detected trajectories
 141
 142   for(int t = 0; t < tracker->nb_trajectories(); t++) {
 143     cout << "Trajectory "
 144          << t
 145          << " starting at " << tracker->trajectory_entrance_time(t)
 146          << ", duration " << tracker->trajectory_duration(t)
 147          << ", score " << tracker->trajectory_score(t)
 148          << ", through nodes ";
 149     for(int u = 0; u < tracker->trajectory_duration(t); u++) {
 150       cout << " " << tracker->trajectory_location(t, u);
 151     }
 152     cout << endl;
 153   }
 154
 155   delete tracker;
 156
 157   exit(EXIT_SUCCESS);
 158 }