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 // Multi-Tracked Path
  26
  27 #include <iostream>
  28 #include <fstream>
  29
  30 using namespace std;
  31
  32 #include "tracker.h"
  33
  34 //////////////////////////////////////////////////////////////////////
  35
  36 scalar_t noisy_score(scalar_t true_score, scalar_t erroneous_score,
  37                      scalar_t score_noise, scalar_t flip_noise) {
  38   if(drand48() < flip_noise) {
  39     return erroneous_score + score_noise * (2.0 * drand48() - 1.0);
  40   } else {
  41     return true_score + score_noise * (2.0 * drand48() - 1.0);
  42   }
  43 }
  44
  45 int main(int argc, char **argv) {
  46   int nb_locations = 7;
  47   int nb_time_steps = 8;
  48   int motion_amplitude = 1;
  49
  50   Tracker *tracker = new Tracker();
  51
  52   tracker->allocate(nb_time_steps, nb_locations);
  53
  54   // We define the spatial structures by stating what are the possible
  55   // motions of targets, and what are the entrances and the
  56   // exits.
  57
  58   // Here our example is a 1D space with motions from any location to
  59   // any location less than motion_amplitude away, entrance at
  60   // location 0 and exit at location nb_locations-1.
  61
  62   for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
  63     for(int k = 0; k < nb_locations; k++) {
  64       tracker->allowed_motion[l][k] = abs(l - k) <= motion_amplitude;
  65     }
  66     tracker->entrances[0] = 1;
  67     tracker->exits[nb_locations - 1] = 1;
  68   }
  69
  70   // We construct the graph corresponding to this structure
  71
  72   tracker->build_graph();
  73
  74   // Then, we specify for every location and time step what is the
  75   // detection score there.
  76
  77   scalar_t flip_noise = 0.05;
  78   scalar_t score_noise = 0.0;
  79
  80   // We first put a background noise, with negative scores at every
  81   // location.
  82
  83   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
  84     for(int l = 0; l < nb_locations; l++) {
  85       tracker->detection_scores[t][l] = noisy_score(-1.0, 1.0, score_noise, flip_noise);
  86     }
  87   }
  88
  89   // Then we two targets with the typical local minimum:
  90   //
  91   // * Target A moves from location 0 to the middle, stays there for a
  92   //   while, and comes back, and is strongly detected on the first
  93   //   half
  94   //
  95   // * Target B moves from location nb_locations-1 to the middle, stay
  96   //   there for a while, and comes back, and is strongly detected on
  97   //   the second half
  98
  99   int la, lb; // Target locations
 100   scalar_t sa, sb; // Target detection scores
 101   for(int t = 0; t < nb_time_steps; t++) {
 102     if(t < nb_time_steps/2) {
 103       la = t;
 104       lb = nb_locations - 1 - t;
 105       sa = noisy_score(10.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 106       sb = noisy_score( 1.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 107     } else {
 108       la = nb_time_steps - 1 - t;
 109       lb = t - nb_time_steps + nb_locations;
 110       sa = noisy_score( 1.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 111       sb = noisy_score(10.0, -1.0, score_noise, flip_noise);
 112     }
 113
 114     if(la > nb_locations/2 - 1) la = nb_locations/2 - 1;
 115     if(lb < nb_locations/2 + 1) lb = nb_locations/2 + 1;
 116
 117     tracker->detection_scores[t][la] = sa;
 118     tracker->detection_scores[t][lb] = sb;
 119   }
 120
 121   { // Write down the tracker setting
 122     ofstream out_tracker("tracker.dat");
 123     tracker->write(&out_tracker);
 124   }
 125
 126   // Does the tracking per se
 127
 128   tracker->track();
 129
 130   // Prints the detected trajectories
 131
 132   for(int t = 0; t < tracker->nb_trajectories(); t++) {
 133     cout << "Trajectory "
 134          << t
 135          << " starting at " << tracker->trajectory_entrance_time(t)
 136          << ", duration " << tracker->trajectory_duration(t)
 137          << ", score " << tracker->trajectory_score(t)
 138          << ", through nodes ";
 139     for(int u = 0; u < tracker->trajectory_duration(t); u++) {
 140       cout << " " << tracker->trajectory_location(t, u);
 141     }
 142     cout << endl;
 143   }
 144
 145   delete tracker;
 146
 147   exit(EXIT_SUCCESS);
 148 }