抽样一致性及其改进算法综述

• 作者: 金雅素 魏若岩
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RANSAC 模型估计 图像匹配 机器视觉
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 学术研究与应用
• 页码范围: 17-24
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6983字
• 语种: 中文

摘要

抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)是一种稳健的模型估计方法,该方法广泛应用于机器视觉领域.针对图像匹配模型的鲁棒估计问题,首先分析了RANSAC改进算法,然后对RANSAC、Optimal-RANSAC、NAPSAC、Mapsac以及RANSAC-Tdd等算法进行了对比实验,最后通过实验结果分析了各种改进算法的优缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏若岩	河北经贸大学信息技术学院	5	3	1.0	1.0
2	金雅素	河北经贸大学信息技术学院	2	0	0.0	0.0