Random Sample Consensus (RANSAC)

RANSAC概念解析

RANSAC（Random sample consensus）即随机抽样一致性算法。
该算法属于一种用于处理包含异常值的数据集，以拟合参数模型的迭代性技术手段。

RANSAC迭代过程解析

RANSAC基础版本的每一次循环过程包含五个阶段：

1. 从原始数据集合中随机抽取一个（最小）样本集，作为初步假设的内点；
2. 基于所假设的内点数据，构建一个对应的模型；
3. 对剩余的数据进行检验，判断其是否满足当前模型，从而将数据划分为内点与外点。若内点数量不足，则判定此次循环为无效操作；
4. 利用假设的内点以及前一步骤所划分出的内点，再次对模型进行拟合；
5. 对所有被判定为内点的数据计算其残差值，并依据残差总和或错误率对模型进行重新评估。

重复执行上述流程，最终选择具有最小残差总和或最多内点数量的模型作为最优解。

最小迭代次数计算方法

RANSAC作为一种概率性算法，若希望获得良好的效果，就需要尽可能多地选择内点并排除外点，这意味着需要进行大量迭代操作。那么在给定条件下，最少需要执行多少次试验才能满足要求呢？
这便引发了一个数学问题：

问题：
假设 w 表示某一点为内点的概率；
p 表示经过 k 次迭代后，所选取的点均为内点的概率（只要在任意一次