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ransac算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outlies，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误的计算等产生的。同时ransac也假设，给定一组正确的数据，存在可以计算出符合这些数据的模型参数的方法。

ransac基本思想描述如下：

01 考虑一个最小抽样集的势为n的模型(n为初始化模型参数所需的最小样本数)和一个样本集p，集合p的样本数#(p)>n，从p中随机抽取包含n个样本的p的子集s，来初始化模型m；

02 余集sc=p\s中与模型m的误差小于某一设定阈值t的样本集以及s构成s*。s*认为是内点集，它们构成s的一致集(consensus set)；

03 若#(s*)≥n，认为得到正确的模型参数，并利用集s*(内点inliers)采用最小二乘等方法重新计算新的模型m*；重新随机抽取新的s，重复以上过程。

04 在完成一定的抽样次数后，若未找到一致集则算法失败，否则选取抽样后得到的最大一致集判断内外点，算法结束。

t —— 用于决定数据是否适应于模型的阀值

n —— 判定模型是否适用于数据集的数据数目

k —— 迭代次数

我们不得不根据特定的问题和数据集，通过实验来确定参数t和n。然而参数k（迭代次数）可以从理论结果推断。当我们在估计模型参数时，用p表示一些迭代过程中从数据集内随机选取出的点均为局内点的概率；此时，结果模型很可能有用，因此p也表征了算法产生有用结果的概率。用w表示每次从数据集中选取一个局内点的概率，如下式所示：

w = 局内点的数目 / 数据集的数目

通常情况下，我们事先并不知道w的值，但是可以给出一些鲁棒的值。假设估计模型需要选定n个点，是所有n个点均为局内点的概率；1− 是n个点中至少有一个点为局外点的概率，此时表明我们从数据集中估计出了一个不好的模型。表示算法永远都不会选择到n个点均为局内点的概率，它和1-p相同。因此，

我们对上式的两边取对数，得出：

值得注意的是，这个结果假设n个点都是独立选择的；也就是说，某个点被选定之后，它可能会被后续的迭代过程重复选定到。这种方法通常都不合理，由此推导出的k值被看作是选取不重复点的上限。例如，ransac算法拟合直线时，通常在每次迭代时选取2个点，计算通过这两点的直线maybe_model，要求这两点必须唯一。

为了得到更可信的参数，标准偏差或它的乘积可以被加到k上。k的标准偏差定义为：