[電腦視覺] RANSAC演算法

Wiki百科上的記載[1] - Random sample consensus (RANSAC) is an iterative method to estimate parameters of a mathematical model from a set of observed data which contains outliers.

核心精神就是利用隨機抽取兩點資料，連成一條線後(即擬合線，fitting line)，去計算在這條擬合線往兩側距離特定範圍d內，內含的資料點(即inliers)數目有多少。

透過迭代(iterative[2])的方式(即在程式中利用迴圈達成)找到最多資料點符合的擬合線，即為所要搜尋的解答。

圖一、擬合線

影片一這段搞笑影片裡面，表達出了RANSAC演算法的流程，enjoy!

影片一、搞笑的RANSAC之歌

[1] 維基百科上面有詳細的說明，包含程式演算法的概念

[2] 迭代法與遞迴之間的差異說明 

[電腦視覺] 卡曼濾波器 (Kalman Filter) 介紹

• 文字介紹

網路上找到對於影像處理中一些名詞的解釋，讓我對於Filter的名詞由來有更好的理解

利用從第一筆資料到目前的資料，來估算之前某一時刻的狀態值, 這種演算法稱為smoothing
利用從第一筆資料到目前的資料，來估算目前的狀態值, 這種演算法稱為filtering
利用從第一筆資料到目前的資料，來估算未來某一時刻的狀態值, 這種演算法稱為prediction

 By 資料來源[1]

維基百科[2]的英文版對於卡曼濾波器有更詳盡的解釋

這篇Blog [3]算是[1]的詳盡版本

這份投影片[4]則包含卡曼濾波器的數學解釋

本篇Blog[5]採用圖解的方式解說卡曼濾波器

• 影片介紹

 Lec 16 | MIT 18.085 Computational Science and Engineering I

Dynamic estimation: Kalman filter and square root filter

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[1] Kalman Filter 簡介

[2] Kalman filter_Wiki

[3] 卡爾曼濾波器(Kalman Filter) 說明與介紹

[4] Kalman Filtering Tutorial (pdf)

[5] How a Kalman filter works, in pictures