计算机图形学多视图重建-RANSAC

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RANSAC简介

RANSAC算法

RANSAC家族

参考文献

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

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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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