什麼是ransac?
ransac是randomsampleconsensus（隨機抽樣一致性）的縮寫。它是從乙個觀察資料集合中，估計模型引數（模型擬合）的迭代方法。它是一種隨機的不確定演算法，每次運算求出的結果可能不相同，但總能給出乙個合理的結果，為了提高概率必須提高迭代次數。
ransac很強大。如圖1所示，ransac用於在強干擾環境中尋找以某種模型（如直線）出現的資料。圖中黃色點代表座標原點，藍色點代表輸入的資料點集合（其中包含20個真實點和40個干擾點），紅色點代表ransac演算法在強干擾環境中，經過500次左右的抽樣迭代，能找出的和直線擬合最好的13點（之所以不等於20，是因為真實直線也受到輕微干擾，所以並不筆直）。
ransac常常用於計算機視覺，例如求解影象對應點和估計立體視覺的基本矩陣。
[1]ransac25年,http://cmp.felk.cvut.cz/ransac-cvpr2006/
[2]ransac名詞解釋,http://en.wikipedia.org/wiki/ransac
**：蜜蜂電腦，http://www.shenlejun.cn/my/article/show.asp?id=43
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