RANSAC算法

原文来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_875c3b2f0106huux.html

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(outliers，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

流程：

1.随机选择数据
2.计算符合样本数据的模型参数
3.计算每个数据点的误差函数
4.选择支持当前假设的数据
5.重新取样

 

RANSAC应用：

最著名的莫过于图片的拼接技术（通过对图片特征点的提取——匹配）@有一点模式识别的意思，在图片拼接和图片搜索中有很大的应用