RANSAC

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RANSAC é uma abreviatura de "RANdom SAmple Consensus". É um método iterativo para estimar os parâmetros de um modelo matemático.^{[1][2][3][4][5][6][7]}

Dado um modelo que requer um mínimo de n pontos para instanciar seus parametros livres, e um conjunto de pontos P, tal que o numero de pontos em P é maior que n, seleciona randomicamente um subconjunto S1 de n pontos de P e instancia o modelo. Usa-se o modelo instanciado M1 para determinar o subconjunto S1* de pontos em P que estao dentro de um erro tolerável de M1. O conjunto S1* é chamado de conjunto consenso de S1.

Se o número de elementos de S1* é maior que certo limite t, que é função da estimativa do número de erros grosseiros em P, usar S1* para computar (possivelmente com Mínimos Quadrados) um novo modelo M1*.

Se o número de elementos de S1* é menor do que t, seleciona-se randomicamente um novo subconjunto S2 e repete-se o processo acima. Se, após um número predeterminado de tentativas, nenhum conjunto consenso com t ou mais membros tiver sido encontrado, ou soluciona-se o modelo com o maior conjunto consenso, ou termina-se com falha.