为了从这些混乱的数据中提取出有用的信息,我们需要一种强大的算法,而随机采样一致性算法(RANSAC)正是这样一种算法。 一、RANSAC的工作原理 RANSAC算法的基本思想是通过迭代的方式从数据集中找出最符合某种模型的数据点,以此来估计模型的参数。在这个过程中,RANSAC会忽略那些不符合模型的数据点,这使得它具有很好的鲁棒性...
RANSAC 是一种重采样技术,通过使用估计基础模型参数所需的最小观察数(数据点)来生成候选解决方案。正如 Fischler 和 Bolles [1] 指出,与使用尽可能多的数据来获得初步解决方案然后剔除离群值的传统采样技术不同,RANSAC 使用最小的可能集合,然后使用一致的数据点扩展这个集合 [1]。 基本算法RANSAC概述如下: 随机选择...
1%随机一致性采样2clc;clear all;close all;3set(0,'defaultfigurecolor','w');4%Generate data5param = [32];6npa =length(param);7x = -20:20;8noise =3* randn(1, length(x));9y = param*[x; ones(1,length(x))]+3*randn(1,length(x));10data = [x randi(20,1,30);...11y ran...
为了解决这个问题,我们可以使用随机一致性采样算法(RANSAC,Random Sample Consensus)。RANSAC算法是一种迭代的模型估计算法,可以从包含噪声和异常值的数据集中估计出数学模型参数。 RANSAC算法原理 RANSAC算法的基本思想是通过随机选择数据点来构建模型,并评估剩余数据点与该模型的一致性。具体步骤如下: 随机选择数据点:从...
随机采样一致性算法是一种迭代方法,这种方法用于 从一组包含异常值的观测数据中 估计数学模型的参数,此时异常值对估计值没有影响。因此,也可以说它是一种异常值检测方法。从某种意义上说,它是一种非确定性算法,它仅以一定的概率产生合理的结果,该概率会随着迭代次数的增加而增加。这个算法是由Fischler 和 Bolles ...
然而参数k(迭代次数)可以从理论结果推断。当我们在估计模型参数时,用p表示一些迭代过程中从数据集内随机选取出的点均为局内点的概率;此时,结果模型很可能有用,因此p也表征了算法产生有用结果的概率。用w表示每次从数据集中选取一个局内点的概率,如下式所示:...
随机采样一致性算法——RANSAC
1、RAN SAC是“RANdomSAmple Consensus (随机采样一致性)”的缩写。它是从一组包含异常 值的观测数据集屮佔计其数学模型参数的迭代方広。RANSAC是一种不确泄算法,从某种意 义上说,它只冇一定的概率得出-个介理的结果,提高这个概率需要增加迭代次数。该算法 最早由Fischler和Bolles于1981年提出。RANSAC的基木假设...
随机采样一致性算法(二)再遇 给定两个点p1与p2的坐标,确定这两点所构成的直线,要求对于输入的任意点p3,都可以判断它是否在该直线上。初中解析几何知识告诉我们,判断一个点在直线上,只需其与直线上任意两点点斜率都相同即可。实际操作当中,往往会先根据已知的两点算出直线的表达式(点斜式、截距式等等),然后通过...
RANSAC随机采样一致性算法 RANSAC算法的输入是一组观测数据(往往含有较大的噪声或无效点),它是一种重采样技术(resampling technique),通过估计模型参数所需的最小的样本点数,来得到备选模型集合,然后在不断的对集合进行扩充,其算法步骤为: 随机的选择估计模型参数所需的最少的样本点。