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RANSAC

RANSAC為RandomSampleConsensus的縮寫,它是根據(jù)一組包含異常數(shù)據(jù)的樣本數(shù)據(jù)集,計算出數(shù)據(jù)的數(shù)學模型參數(shù),得到有效樣本數(shù)據(jù)的算法。它于1981年由Fischler和Bolles最先提出[1]。
  • RANSAC (RANdom SAmple Consensus) is an iterative method to estimate parameters of a mathematical mod

    RANSAC (RANdom SAmple Consensus) is an iterative method to estimate parameters of a mathematical model from a set of observed data which contains outliers. Source code is in Document

    標簽: mathematical parameters Consensus iterative

    上傳時間: 2017-09-09

    上傳用戶:a6697238

  • RANSAC算法的詳解和樣板(c++

    提供一些RANSAC算法的參考,其中包括使用和模板解析

    標簽: opencv用

    上傳時間: 2015-12-05

    上傳用戶:tangshiyu

  • RANSAC scale estimation

    RANSAC 單模型估計算法。比較簡單易懂,模型重構的基礎算法,適合新手使用學習

    標簽: estimation RANSAC scale

    上傳時間: 2017-03-09

    上傳用戶:gankiceljw

  • 基于幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測

    基于圖形處理器單元(GPU)提出了一種幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT(基于統(tǒng)一計算設備架構的尺度不變特征變換)算法提取圖像匹配特征點的基礎上,優(yōu)化隨機采樣一致性算法(RANSAC)剔除圖像中由于目標運動部分產(chǎn)生的誤匹配點,運用背景補償?shù)姆椒▽㈧o態(tài)背景下的幀間差分目標檢測算法應用于動態(tài)情況,實現(xiàn)了動態(tài)背景下的運動目標檢測,通過提取目標特征與后續(xù)多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現(xiàn)自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。

    標簽: 幀間差分 模板匹配 運動目標檢測

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:ifree2016

  • Rob Hess Linux下的SIFT提取源碼

    Rob Hess Linux下的SIFT提取源碼,金字塔采樣和高斯差分提取特征點,KD樹搜索尋找同名點,RANSAC去粗差

    標簽: Linux Hess SIFT Rob

    上傳時間: 2016-12-07

    上傳用戶:黑漆漆

  • J-linkage 算法

    J-linkage 算法,可以用于多體擬合的一種策略,優(yōu)于Multi-RANSAC

    標簽: J-linkage 算法

    上傳時間: 2017-08-18

    上傳用戶:hoperingcong

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