RANSAC Regression
RANSAC Regression is a robust linear regression method introduced by Fischler and Bolles in 1981 that fits a model to the inlier points of a dataset while automatically excluding outliers. Instead of fitting all the data at once, it repeatedly samples small subsets, fits a candidate model, and keeps the model that wins the largest consensus of agreeing points.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Fischler, M. A. & Bolles, R. C. (1981). Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography. Communications of the ACM, 24(6), 381-395. · DOI 10.1145/358669.358692
- Torr, P. H. S. & Zisserman, A. (2000). MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry. Computer Vision and Image Understanding, 78(1), 138-156. · DOI 10.1006/cviu.1999.0832
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.