最終更新:2014-04-01 (火) 02:29:33 (3650d)
RANSAC
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RANdom SAmple Consensus
ノイズが混じっているデータからもっともらしいデータを抽出することが出来るアルゴリズム
アルゴリズム
- 総データ個数がU個あるデータから、ランダムでn個のデータを取り出します。
- 取り出したn個のデータから、パラメータを求めます。
- (取り出すデータの個数ですが、これは求めるべきパラメータの数に比例するようです)
- 求めたパラメータを、総データ点数から取り出したn個のデータを除いたものに式を当てはめ、
- 観測されたデータと2.で求めたパラメータの誤差を計算します。
- 誤差が許容範囲内であれば、パラメータに対して投票を行います。
- 1~4を繰り返し、投票数が一番多かったパラメータをひとまず採用します。(これを仮パラメータとします)
- 仮パラメータを使ってすべてのデータに再度式を適用し、誤差が許容範囲内のものを抽出します。(この時点で雑音データがほぼ取り除かれます)
- 抽出したデータを元に、再度パラメータを求めます。
- 求まったパラメータがこのデータのもっともらしいパラメータとなります。