Random Sample Consensus (RANSAC) [3] har varit populärt i regressionsproblem med prov som är förorenade med avvikelser. M-skattare, Hough transform, och andra hade använts innan RANSAC. RANSAC använder dock inte komplex optimering som M-skattare. Den behöver inte enorma mängder minne som Hough transform för att hålla parameterutrymme. RANSAC är enkel iteration av två steg: hypotesgenerering och hypotesverifiering. Det är nu allmänt tillämpas på många vision problem såsom epipolär geometri uppskattning, rörelseuppskattning, struktur från rörelse. Många undersökningar om robusta uppskattningar har följt efter RANSAC, men det finns några få och gamla undersökningar och resultatutvärderingar [4, 8, 9]. En insiktsfull syn på familjen RANSAC beskrivs i detta dokument. Vyn kategoriserar dem i deras forskningsmål: att vara korrekt, att vara snabb och robust (Figur 1 ). Det kan vara användbart att analysera tidigare arbeten och utveckla den nya metoden. Varje ståndpunkt granskas också enligt taktik för att uppnå målen. Till exempel har guidad provtagning och partiell utvärdering varit taktik för att påskynda RANSAC. Datatid för RANSAC är där T G är tid för att generera en hypotes från provdata, T E är tid för att utvärdera hypotesen för varje datum, t är antalet iteration, och N är det antal uppgifter som krävs för att verifiera en hypotes. Guidad provtagning försöker minska t och partiell utvärdering fokuserar på N för att göra RANSAC snabbt. Prestandautvärdering på 12 estimatorer utfördes på linjemontering (syntetiserade data) och planar homography estimation (real data). Linjemontering utfördes på olika kombinationer av utlier förhållande och magnitud av inlier buller (Figur 2 ). Oxford VGG Graffiti bilder användes för att uppskatta planar homografi (figur 3). Resultaten av två experiment analyserades också i tre synvinklar. Noggrannhet kvantifierades genom den normaliserade kvadrat fel av inliers (NSE), där M * och M är den sanna linjen och dess uppskattning, D in är en uppsättning av inliers. NSE kommer från Choi och Kim' problemdefinition [1]. NSE ligger nära 1 Experimentella resultat och diskussion beskrevs i dokumentet. [1] Sunglok Choi och Jong-Hwan Kim. Robust regression till varierande datadistribution och dess tillämpning på landmärkesbaserad lokalisering. Om ja, varsågod.
Choi m.fl. REF tillhandahåller också en undersökning av RANSAC-baserade metoder och kategoriserar dem i tre grupper: att vara snabb, korrekt och robust.