计算机图形学多视图重建-RANSAC

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汇报内容
RANSAC简介
1
RANSAC算法
2
RANSAC家族
3
参考文献
4
第一部分：R A N S A C 简介
1.1 直线拟合例子
❖最小二乘模型拟合(Least Squares Fitting)方法：只适合满足高斯噪声模
型的数据，不适合含有outliers的数据；
Least Squares Fitting
❖RANSAC模型拟合方法：能够在一定的概率下去除outliers，只用
inliers进行模型拟合
RANSAN Fitting
1.2 RANSAC简介
❖RANSAC 是“ RANdom SAmple Consensus（随机采样一致性）” 的缩写
。它是从一组包含异常值（outliers）的观测数据集中估计其数学模型参
数的迭代方法。
❖RANSAC 是一种不确定算法：它只是在一定的概率得出一个合理的结果
，提高这个概率需要增加迭代次数。
❖该算法最早由 Fischler 和Bolles 于1981 年提出。
Martin A. Fischler and Robert C. Bolles (1981). “Random Sample Consensus: A
Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated
Cartography”.Comm. of the ACM, 24:381–395.doi:10.1145/358669.358692.
Bolles
Fischler
摘要：

汇报内容RANSAC简介1RANSAC算法2RANSAC家族3参考文献4第一部分：RANSAC简介1.1直线拟合例子❖最小二乘模型拟合(LeastSquaresFitting)方法：只适合满足高斯噪声模型的数据，不适合含有outliers的数据；LeastSquaresFitting❖RANSAC模型拟合方法：能够在一定的概率下去除outliers，只用inliers进行模型拟合RANSANFitting1.2RANSAC简介❖RANSAC是“RANdomSAmpleConsensus（随机采样一致性）”的缩写。它是从一组包含异常值（outliers）的观测数据集中估计其数学模型参数的迭代方法...

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