Cosmetics.
[mtp.git] / 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 #include <stdlib.h>
28
29 using namespace std;
30
31 #include "mtp_tracker.h"
32
33 //////////////////////////////////////////////////////////////////////
34
35 scalar_t noisy_score(scalar_t true_score, scalar_t erroneous_score,
36                      scalar_t score_noise, scalar_t flip_noise) {
37   if(drand48() < flip_noise) {
38     return erroneous_score + score_noise * (2.0f * scalar_t(drand48()) - 1.0f);
39   } else {
40     return true_score + score_noise * (2.0f * scalar_t(drand48()) - 1.0f);
41   }
42 }
43
44 int main(int argc, char **argv) {
45   int nb_locations = 7;
46   int nb_time_steps = 8;
47   int motion_amplitude = 1;
48
49   MTPTracker *tracker = new MTPTracker();
50
51   tracker->allocate(nb_time_steps, nb_locations);
52
53   // We define the spatial structure by stating what are the possible
54   // motions of targets, and what are the entrances and the 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 (or in the first time frame, i.e. targets can already
59   // be in the scene when the sequence starts) and exit at location
60   // nb_locations-1 (or from the last time frame, i.e. targets can
61   // still be present when the sequence finishes)
62
63   for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
64     for(int m = 0; m < nb_locations; m++) {
65       tracker->allowed_motions[l][m] = abs(l - m) <= motion_amplitude;
66     }
67   }
68
69   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
70     for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
71       // We allow targets to enter in the first time frame, or in
72       // location 0
73       tracker->entrances[t][l] = (t == 0 || l == 0);
74       // We allow targets to leave from the last time frame, or from
75       // location nb_locations-1
76       tracker->exits[t][l] = (t == nb_time_steps - 1 || l == nb_locations-1);
77     }
78   }
79
80   // We construct the graph corresponding to this structure
81
82   tracker->build_graph();
83
84   // Then, we specify for every location and time step what is the
85   // detection score there.
86
87   scalar_t flip_noise = 0.05f;
88   scalar_t score_noise = 0.0f;
89
90   // We first put a background noise, with negative scores at every
91   // location.
92
93   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
94     for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
95       tracker->detection_scores[t][l] = noisy_score(-1.0, 1.0, score_noise, flip_noise);
96     }
97   }
98
99   // Then we add two targets with a typical tracking local minimum
100   //
101   // * Target A moves from location 0 to the middle, stays there for a
102   //   while, and comes back. It is strongly detected on the first
103   //   half
104   //
105   // * Target B moves from location nb_locations-1 to the middle, stay
106   //   there for a while, and comes back. It is strongly detected on
107   //   the second half
108
109   int la, lb; // Target locations
110   scalar_t sa, sb; // Target detection scores
111   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
112     if(t < nb_time_steps/2) {
113       la = t;
114       lb = nb_locations - 1 - t;
115       sa = noisy_score(10.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
116       sb = noisy_score( 1.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
117     } else {
118       la = nb_time_steps - 1 - t;
119       lb = t - nb_time_steps + nb_locations;
120       sa = noisy_score( 1.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
121       sb = noisy_score(10.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
122     }
123
124     if(la > nb_locations/2 - 1) la = nb_locations/2 - 1;
125     if(lb < nb_locations/2 + 1) lb = nb_locations/2 + 1;
126
127     tracker->detection_scores[t][la] = sa;
128     tracker->detection_scores[t][lb] = sb;
129   }
130
131   { // Write down the tracker setting, so that we can use it as an
132     // example for the mtp command line
133     ofstream out_tracker("tracker.dat");
134     tracker->write(&out_tracker);
135   }
136
137   // Performs the tracking per se
138
139   tracker->track();
140
141   // Prints the detected trajectories
142
143   for(int t = 0; t < tracker->nb_trajectories(); t++) {
144     cout << "Trajectory "
145          << t
146          << " starting at " << tracker->trajectory_entrance_time(t)
147          << ", duration " << tracker->trajectory_duration(t)
148          << ", score " << tracker->trajectory_score(t)
149          << ", through locations";
150     for(int u = 0; u < tracker->trajectory_duration(t); u++) {
151       cout << " " << tracker->trajectory_location(t, u);
152     }
153     cout << endl;
154   }
155
156   delete tracker;
157
158   exit(EXIT_SUCCESS);
159 }