Интернет магазин китайских планшетных компьютеров

Компьютеры - RANSAC

стабильный метод оценки параметров модели на основе случайных выборок. Схема RANSAC устойчива к зашумлённости исходных данных. Метод был предложен в 1981 году Фишлером и Боллесом.

Часто возникает задача обработки данных, в которой необходимо определить параметры модели, которая должна удовлетворять исходным данным. Все исходные данные можно разделить на два типа: хорошие точки, удовлетворяющие модели, «не-выбросы» или «инлаеры» и ложные точки, шумы — случайные включения в исходные данные, «выбросы» или «аутлаеры».

Пример

Рассмотрим простейший пример работы алгоритма: вписывание прямой в 2D точки. Принимая тот факт, что среди данных есть выбросы, оценка параметров стандартным способом, например, методом наименьших квадратов, приведёт к тому, что будет вычислена неверная модель, так как модель строится на основе всех точек. Метод RANSAC берёт за основу только две точки необходимые для построения прямой и с их помощью строит модель, после чего проверяет, какое количество точек соответствует модели, используя функцию оценки с заданным порогом.

• 

  Набор данных, в который надо вписать прямую. выбросы присутствуют в большом количестве.

• 

  Предложенная алгоритмом RANSAC прямая. выбросы не влияют на результат.