Was bedeutet "RANSAC"?
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RANSAC, was für Random Sample Consensus steht, ist 'ne Methode, die in der Computer Vision und Datenanalyse verwendet wird, um das beste Modell aus einem Datensatz zu finden, der möglicherweise Ausreißer enthält. Ausreißer sind Punkte, die nicht ins allgemeine Muster der restlichen Daten passen.
So funktioniert's
Der Prozess beginnt damit, dass ein zufälliges Sample von Punkten aus den Daten genommen wird. Mit diesen Punkten wird ein Modell erstellt. Dann prüft die Methode, wie viele Punkte aus dem gesamten Datensatz gut zu diesem Modell passen. Dieser Schritt wird viele Male wiederholt, jedes Mal mit einem anderen zufälligen Sample.
Das beste Modell finden
Nach vielen Iterationen identifiziert RANSAC das Modell, bei dem die meisten Punkte korrekt passen. Dieses Modell gilt als die beste Darstellung der zugrunde liegenden Daten, auch wenn es einige Punkte gibt, die nicht passen.
Anwendungen
RANSAC ist nützlich bei verschiedenen Aufgaben wie der Schätzung der Position von Objekten, dem Ausrichten von 3D-Modellen und der Erkennung von Hindernissen. Seine Fähigkeit, Ausreißer zu ignorieren, macht es zu einem leistungsstarken Werkzeug in realen Situationen, in denen Daten laut und unperfekt sein können.