RANSAC

RANSAC (абр. RANdom SAmple Consensus) це ітеративний метод, що використовується для оцінки параметрів математичної моделі для набору спостережуваних даних, які містять викиди.

Це недетермінований алгоритм, в тому сенсі, що він знаходить прийнятне рішення тільки з певною імовірністю, імовірність зростає відповідно до зростання кількості ітерацій. Алгоритм вперше був опублікований Fischler і Bolles в SRI International в 1981. Вони використовували алгоритм в задачах визначення положення (англ. Location Determination Problem, LDP), де головна задача — визначити положення точок у просторі, знаючи їхні проєкції на площину зображення.

Алгоритм ґрунтується на припущенні, вихідні дані складаються з викидів і не-викидів. Не-викиди задовольняють математичну модель з певним набором параметрів, тоді як викиди є результатом шумів, і не задовольняють моделі. RANSAC також припускає, що існує процедура, яка по невеликому набору не-викидів може оцінити параметри моделі, що оптимально відповідає вхідним даним.