基于序贯概率及局部优化随机抽样一致性算法

摘要

通过引入序贯概率检测及局部优化技术,给出了一种快速并具有较高精度估计的随机抽样一致性算法RANSAC(ran-dom sample consensus)。RANSAC算法是基于假设和检验的框架来实现。为了减少RANSAC算法的计算时间及提高计算精度,在模型的检验阶段,利用序贯概率检测技术,随机抽取少量的数据对模型的参数进行预检验。如果模型参数通过预检验,则进入后续的检验,否则这个模型参数不再参与后续全部数据的检验。在对模型参数估计时,使用局部优化方法,实现模型估计的精确度的提高。实验结果表明,此算法在速度和精确度方面与标准的RANSAC相比均取得了较大的提高。