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 }