Avståndssensorer, särskilt flygtid och stereokameror, används i allt större utsträckning för tillämpningar som robotik, fordon, gränssnitt mellan människa och maskin och virtuell verklighet. Förmågan att återställa den geometriska strukturen hos synliga ytor är avgörande för scenförståelse. Typiska strukturerade inomhus- eller stadsscener representeras ofta via kompositionsmodeller med flera plana ytor. RANSAC robust regressionsalgoritm är den mest populära tekniken hittills för att extrahera enskilda plana fläckar från bullriga datamängder som innehåller flera ytor. Tyvärr misslyckas RANSAC att producera tillförlitliga resultat i situationer med två närliggande fläckar i begränsad omfattning, där ett enda plan passerar genom de två patchar kan innehålla fler inliers än de "korrekta" modellerna. Detta är fallet med steg, trottoarkanter eller ramper, som utgör fokus för vår forskning för den påverkan de kan ha på bilars säkra parkeringssystem eller robotnavigering. I ett försök att förbättra regressionskvaliteten i dessa fall föreslår vi en ändring av RANSAC-algoritmen, dubbad CC-RANSAC, som endast beaktar de största anslutna komponenterna av inliers för att utvärdera lämpligheten hos ett kandidatplan. Vi tillhandahåller experimentella bevis för att CC-RANSAC kan återställa planar patchar som utgör ett typiskt steg eller ramp med betydligt högre noggrannhet än den traditionella RANSAC algoritmen.
I REF tillämpas RANSAC på anslutna komponenter till inliers.
CC-RANSAC: Fitting planes in the presence of multiple surfaces in range data
{'venue': 'Pattern Recog. Lett', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}