[용어정리] RANSAC (RANdom SAmple Consensus)

흔히 논문에서 RANSAC이라고 불리는 것은 데이터에서 이상치(Outlier)가 존재할 때도 효과적으로 모델을 추정할 수 있는 반복적인 알고리즘 입니다. RANSAC의 기본 원리는 다음과 같습니다.

대표적인 활용 예시는 직선 피팅이 있습니다. 직선피팅이란 이미지에서 직선을 찾을 때, 잡음이 많거나 이상치가 존재할 경우 RANSAC을 사용하여 정확한 직선을 얻을 수 있습니다.

장점으로는, 이상치(Outlier)에 매우 강함. 상대적으로 구현이 간단함.

일반적인 방법보다 노이즈가 심한 환경에서도 좋은 성능을 보임. 단점으로는, 많은 반복을 요구할 수 있어 계산 비용이 증가할 가능성이 있음.

적절한 반복 횟수 설정이 필요함. 가 있겠습니다....