随机抽样一致性算法（RANSAC）资料合集
本文翻译自维基百科,译者： http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html ,本人在此基础上进行了一些添加和修改。 英文原文地址是：http://en.wikipedia.org/wiki/ransac，如果您英语不错，建议您直接查看原文。 RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出。 RANSAC的基本假设是： （1）数据由“局内点”组成，例如：数据的分布可以用一些模型参数来解释； （2）“局外点”是不能适应该模型的数据； （3）除此之外的数据属于噪声。 局外点产生的原因有：噪声的极值；错误的测量方法；对数据的错误假设。 RANSAC也做了以下假设：给定一组（通常很小的）局内点，存在一个可以估计模型参数的过程；而该模型能够解释或者适用于局内点。 一、示例 一个简单的例子是从一组观测数据中找出合适的2维直线。假设观测数据中包含局内点和局外点，其中局内点近似的被直线所通过，而局外点远离于直线。简单的最小二乘法不能找到适应于局内点的直线