Abstrakt. Den Random Sample Consensus (RANSAC) algoritm är ett populärt verktyg för robust uppskattning problem i datorseende, främst på grund av dess förmåga att tolerera en enorm bråkdel av avvikelser. Det har gjorts ett antal insatser på senare tid som syftar till att öka effektiviteten i standardalgoritmen RANSAC. Relativt färre insatser har dock gjorts för att formulera RANSAC på ett sätt som lämpar sig för genomförandet i realtid. Bidragen från detta arbete är tvåfaldiga: För det första ger vi en jämförande analys av de senaste RANSAC-algoritmerna och kategoriserar de olika tillvägagångssätten. För det andra utvecklar vi ett kraftfullt nytt ramverk för en robust uppskattning i realtid. Den teknik vi utvecklar kan effektivt anpassa sig till de begränsningar som presenteras i en fast tidsbudget, samtidigt som den ger en korrekt uppskattning över ett brett spektrum av inlier ratio. Metoden visar betydande förbättringar i noggrannhet och hastighet över befintliga tekniker.
Adaptive Real-Time Random Sample Consensus In (ARRSAC) REF anger också antalet hypoteser i den ursprungliga kandidaten för att säkerställa att körtiden för algoritmen begränsas.
A Comparative Analysis of RANSAC Techniques Leading to Adaptive Real-Time Random Sample Consensus
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}