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随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus, RANSAC)。采用迭代的方式从一组包含离群值的被观测数据中估算出数学模型的参数。 RANSAC是一个非确定性算法,在某种意义上说,它会产生一个在一定概率下合理的结果,而更多次的迭代会使这一概率增加。 RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。 [1] Fischler, M.A....
RANSAC的缺点是它计算参数的迭代次数没有上限;如果设置迭代次数的上限,得到的结果可能不是最优的结果,甚至可能得到错误的结果。RANSAC只有一定的概率得到可信的模型,概率与迭代次数成正比。RANSAC的另一个缺点是它要求设置跟问题相关的阀值。 RANSAC只能从特定的数据集中估计出一个模型,如果存在两个(或多个)模型,RANSAC...
1.RANSAC算法介绍 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers,可以被模型描述的数据),也包含异常数据(outliers,偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据),即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时RANSAC也假设,给定一组正确的数据,存在可以计算出符合这些数...
RANSAC(RAndom SAmple Consensus,随机采样一致)是一种随机参数估计算法,常常应用于二维图像的拟合、分割等等,由于是估计数学模型参数的迭代算法,因此也被用于三维平面、球的估计,这次笔者将主要介绍其算法原理及在点云拟合、分割及粗配准的代码应用分析,希望能够对读者们的工程研究有所帮助。
RANSAC is accomplished with the following steps Randomly selecting a subset of the data set Fitting a model to the selected subset Determining the number of outliers Repeating steps 1-3 for a prescribed number of iterations For example, the equation of a line that best fits a set of points ...
RANSAC主要解决样本中的外点问题,最多可处理50%的外点情况。 基本思想: RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。被选取的子集被假设为局内点,并用下述方法进行验证: 有一个模型适用于假设的局内点,即所有的未知参数都能从假设的局内点计算得出。
ransac算法在模型拟合中常用，核心参数直接影响结果好坏。最大迭代次数决定算法尝试多少次，次数太少可能找不到正确模型，次数太多浪费计算时间。假设数据中内点比例约50%，设置100次迭代有90%概率找到正确模型。具体次数可用公式计算：k= log(1-p)/log(1-w^n)，其中p是成功概率，w是内点比例估计值，n是构建模型...
RANSAC RANSAC为Random Sample Consensus,即随机采样一致性算法,是根据一组包含异常数据的样本数据集,计算出数据的数学模型参数,得到有效样本数据的算法。本文主要从线性拟合角度分析。 对于这个数据样本而言,由于噪声偏离正确数据不是太远且噪声少,拟合结果偏差不是太大。但是当噪声比例或偏离很大时,基于全局的最小二乘...