RANSAC이란? 관측된 데이터들에 대하여 근사 모델(Fitting Model)의 파라미터를 추정하는 방법 중 하나이며, 무작위로 샘플 데이터를 뽑은 다음 최대로 일치하는 모델을 선택하기 때문에 노이즈 or 이상치(Outlier)에 영향을 덜 받는 방법이다. 그러나, 임의의 데이터를 선택하기 때문에 같은 데이터임에도 결과가 매번 달라질수 있으며 Outlier의 분포가 일정한 구조를 갖게 되면 Outlier에 근사할 수 있다. RANSAC 알고리즘 N : 반복횟수, t = 모델과의 거리 임계값, max_point = inlier 데이터 max_point = 0, 모델 파라미터에 근사한 데이터들의 수를 초기화 관측된 데이터 안에서 무작위로 세점을 뽑는다. 세 점을 이용하여 근사한 모델 f(x)을 구한다. 구..
