1) random sampling consensus(RANSAC)
随机抽样一致算法(RANSAC)
2) Random sample consensus
随机抽样一致性算法
1.
Our algorithm gives better result than random sample consensus (RANSAC) algorithm with higher efficiency in the large nu.
大量实验结果表明,文中算法比随机抽样一致性算法的估计精度高,且计算效率高。
3) RANSAC
随机抽样一致性算法
1.
Preview model Parameters Evaluation RANSAC algorithm (PERANSAC) is given in vanishing point detecting.
该文在随机抽样一致性算法基础上,提出了一个基于预检验的随机抽样一致性PreviewmodelParametersEvaluationRANSAC(PERANSAC)消失点估计算法:该算法在原始RANSAC算法消失点检验前,加入一个预检验步骤,在保证计算结果精度不变的前提下,过滤掉大量偏差较大的消失点,减少了检验的计算量,大大提高了算法的整体效率。
2.
To solve the fixed thresholds of common SUSAN corner detection and the homography accuracy problems caused by the corner directly preliminary match using NCC,an improved RANSAC method is put forward here.
为解决常用SUSAN角点检测的阈值都是固定的,检测出的角点经归一化互相关后直接使用RANSAC(即随机抽样一致性算法)得到的单应性矩阵准确度不高等问题,给出了一种改进的RANSAC图像拼接方法。
4) Random Sampling Consensus(RANSAC) matching algorithm
随机抽样一致性匹配算法
5) random sample consensus
随机抽样一致性
1.
Then,It uses random sample consensus(RANSAC) to perform reliable matching parameters of the transformation between images are obtained from the matched feature points.
该方法首先采用SIFT特征提取方法获得图像特征点,并通过双向互匹配的方法提高特征点的匹配精确度,其次引入RANSAC(随机抽样一致性)算法去除误匹配对并求出图像间变换矩阵,最后使用泊松融合方法完成了图像的无缝拼接。
6) Random sample consensus algorithm
随机采样一致算法
补充资料：纯随机抽样
纯随机抽样
【纯随机抽样】亦称“简单随机抽样”。按随机的原则直接从总体N个单位中抽取n个单位作为样本，保证总体中每个单位在抽选时都有相等的被抽中机会的抽样方法。它是抽样中最基本、最单纯的方式，适用于均匀总体。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条