隨機抽樣一致

隨機抽樣一致算法 （ RANdom SAmple Consensus ， RANSAC ） 。 它採用迭代的方式從一組包含離群的被觀測數據中估算出數學模型的參數 。 RANSAC是一個非確定性算法 ， 在某種意義上說 ， 它會產生一個在一定概率下合理的結果 ， 而更多次的迭代會使這一概率增加 。 此RANSAC算法在1981年由Fischler和Bolles首次提出 。 RANSAC的基本假設是 「 內群 」 ( inlier, 似乎譯爲內點群更加妥當 ， 即正常數據 ， 正確數據 ) 數據可以通過幾組模型的參數來敘述其分佈 ， 而 ｢ 離群 」 ( outlier, 似乎譯爲外點群更加妥當 ， 異常數 據 ) 數據則是不適合模型化的數據 。 數據會受雜訊影響 ， 雜訊指的是離群 ， 例如從極端的雜訊或錯誤解釋有關數據的測量或不正確的假設 。 RANSAC假定 ， 給定一組 （ 通常很小 ） 的內點群 ， 存在一個程序 ， 這個程序可以估算最佳解釋或最適用於這一數據模型的參數 。