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Random sample consensus

RANSAC

일단, RANSAC은 영어로 RANdom SAmple Consensus의 대문자들을 딴 약자이다. 글자 그대로 해석해 보면 무작위로 샘플 데이터들을 뽑은 다음에 최대로 컨센서스가 형성된 녀석을 선택한다는 의미이다.

최소자승법(least square method)은 데이터들과의 ∑residual^2을 최소화하도록 모델을 찾지만, RANSAC은 컨센서스가 최대인, 즉 가장 많은 수의 데이터들로부터 지지를 받는 모델을 선택하는 방법이다.

RANSAC의 활용예

  • local feature matching을 이용하여 영상에서 특정 물체를 찾을 때
  • Visual Odometry (인접한 영상프레임에서 카메라 모션을 추정할 때)
  • 위치인식을 위해 scene matching을 수행할 때
  • 물체 추적을 위해 인접한 영상프레임에서 이동체의 모션을 추정할 때

See also

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References

  1. Overview_of_the_RANSAC_Algorithm.pdf ↩

  2. Line_Fitting_Application_using_RANSAC.pdf ↩

  3. Corner_Detection_-_03_RANdom_Sample_Consensus.pdf ↩