Den slumpmässiga samsynen (RANSAC) algoritm, tillsammans med dess många kusiner såsom MSAC och MLESAC, har blivit ett standardval för robust uppskattning i många datorseende problem. Nyligen har en rad ändringar av den grundläggande RANSAC-algoritmen föreslagits som syftar till att förbättra dess effektivitet. Många av dessa optimeringar fungerar genom att minska antalet hypoteser som behöver utvärderas. I detta dokument föreslås en kompletterande strategi som syftar till att minska den genomsnittliga tid som spenderas på att beräkna konsensuspoängen för varje hypotes. Ett enkelt statistiskt test föreslås som gör det möjligt att avsluta poängsättningsprocessen på ett tidigt stadium, vilket potentiellt ger stora besparingar i beräkningarna. Det föreslagna testet är enkelt att genomföra, innebär försumbara omkostnader för beräkning och är effektivt för varje given datamängds storlek. Metoden utvärderas genom uppskattning av den grundläggande matrisen för ett stort antal bildpar och visas erbjuda en betydande minskning av beräkningskostnaden jämfört med nyligen föreslagna RANSAC-ändringar.
Capel Ref föreslog ett statistiskt räddningstest för RANSAC som gör det möjligt att avsluta poängsättningsprocessen på ett tidigt stadium och minskar beräkningskostnaderna.
An Effective Bail-out Test for RANSAC Consensus Scoring
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}