RANSAC
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 ...
原文：RANSAC与其改进
. 经典RANSAC 由Fischer和Bolles在 年的文章 中首先提出，简要的说经典RANSAC的目标是不断尝试不同的目标空间参数，使得目标函数C最大化的过程。这个过程是随机 Random 数据驱动 data driven 的过程。通过反复的随机选择数据集的子空间来产生一个模型估计，然后利用估计出来的模型，使用数据集剩余的点进行测试，获得一个得分，最终返回一个得分最高的模型估计作为整个数据 ...
2016-03-11 09:52 0 2061 推荐指数：
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原文链接 RANSAC简介 RANSAC是 RANdom SAmple Consensus 的缩写，中文翻译叫随机采样一致。它可以从一组观测数据中，找出符合某些数学模型的样本集，并且估计出这个数学模型的参数。举个例子，如下图所示，这些点是观测数据，给定的数学模型是圆形和直线，我们想从这些观测 ...
RANSAC简史（一）——RANSAC之初
在开始正式的介绍之前，先做一个简单的定义，以免产生歧义： 1、本文中的“数据点”是指： 1）对于直线拟合、平面拟合等问题，即为相应的二维/三维坐标点； 2）对于从匹配点中估计基本矩阵、单应矩阵等问题，即为一对匹配点坐标级联组成的向量。 一、RANSAC之前 RANSAC ...
RANSAC算法详解
原帖地址：http://grunt1223.iteye.com/blog/961063 另参考： http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 给定两个点p1与p2的坐标，确定 ...
图像的拼接----RANSAC算法
一、全景拼接的原理 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 ...
ransac算法思想
Ransac： Random Sample Consensus, 随机抽样一致性。RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出。 Ransac是一种通过使用观测到的数据点来估计数学模型参数的迭代方法。其中数据点包括内点(inlier)，外点(outlier ...
基于RANSAC的图像全景拼接
基于RANSAC的图像全景拼接 RANSAC算法 RANSAC是一种迭代算法,用来从观测数据中估算出数学模型的参数，此基础上便可以分离内群与离群数据。简单来说就是一般来讲观测的数据里经常会出现很多噪音，比如说像SIFT匹配有时就会因为不同地方有类似的图案导致匹配错误。而RANSAC就是通过反复 ...
RANSAC拟合算法
最小二乘法只适合与误差较小的情况。试想一下这种情况，假使需要从一个噪音较大的数据集中提取模型（比方说只有20%的数据时符合模型的）时，最小二乘法就显得力不从心了。 算法简介 随机抽样一致算法(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)。它是一种迭代的方法，用来 ...