「RANSAC」とはどういう意味ですか？
目次
RANSAC、つまりランダムサンプルコンセンサスは、コンピュータビジョンやデータ分析で使われる方法で、外れ値が含まれてるかもしれないデータセットからモデルのベストフィットを見つけるんだ。外れ値ってのは、データの一般的なパターンに合わないポイントのことだよ。
仕組み
まず、データからランダムにポイントのサンプルを取るところから始まる。そのポイントを使ってモデルを作るんだ。それから、このモデルにどれだけのデータセットのポイントがうまくフィットするかをチェックする。このステップを何度も繰り返して、毎回異なるランダムサンプルを使うんだ。
ベストモデルの発見
何度も繰り返した後、RANSACは最も多くのポイントがうまくフィットするモデルを特定する。このモデルが、基本的なデータのベストな表現とされるんだ。たとえ、それに合わないポイントがあったとしてもね。
応用
RANSACは、物体の位置推定、3Dモデルの整合、障害物の検出など、いろんな作業に役立つ。外れ値を無視できる能力があるから、ノイズが多かったり不完全なデータがある現実の状況で強力なツールなんだ。