前言 在进行泡泡机器人[图灵智库]栏目的翻译的过程中,我发现在2018-2019的顶会中,依然有很多文章(我看到的不少于6篇)对RANSAC进行各种改进,这令我感到很吃惊.毕竟该方法在1981年就被提出了,经过将近40年的发展,其各种变种已经对该方法进行了很多的完善,然而依然能够进行进一步改进,可见该方法的广泛应用,及强大的生命力.同时在个人的研究工作中,RANSAC也起到了很大的作用,这激起了我对这一方法进行全面系统学习的热情.经过大约半年的学习,我对这一方法,更确切应该称为“思想”,有了更深…

在开始正式的介绍之前,先做一个简单的定义,以免产生歧义: 1.本文中的“数据点”是指: 1)对于直线拟合.平面拟合等问题,即为相应的二维/三维坐标点: 2)对于从匹配点中估计基本矩阵.单应矩阵等问题,即为一对匹配点坐标级联组成的向量. 一.RANSAC之前 RANSAC在1981年被Martin A. Fischler and Robert C. Bolles两人提出,以解决给定点集的模型估计问题.在现实应用中,我们经常遇到的情况是:给定的点集中存在错误的点.传统的模型估计方法,大都采用所有的点…

最近在做平面拟合,待处理的数据中有部分噪点需要去除,很多论文中提到可以使用Ransac方法来去除噪点. 之前在做图像配准时,用到了Ransac算法,但是没有去仔细研究,现在好好研究一番. 参考: http://download.csdn.net/detail/tuoxie2046/6012333#comment http://grunt1223.iteye.com/blog/961063 http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2013/06/03/3115…

文章的开始先上张图: 图片拍摄自北京图书大厦,代表着现在国内应该是绝大部分书店的现状--Javascript书籍放在Java类当中.甚至很多业内人也一直认为Javascript是Java语言在浏览器内的实现.不过也可以理解,谁让Javascript起了这么一个名字呢~   今天咱们就来聊聊Javascript的历史~~~~ 一.起源--ScriptEase 故事的开端在1992年,当时,一个叫Nombas的公司开发了叫做C减减(C minusminus,Cmm)的嵌入式脚本语言,其目标在于带来一…

随机抽样一致,这个算法,我以前一直都没有理解透彻.只知道可以用来直线拟合,网上大多数中文博客也都是写直线拟合的,但是用来匹配二维特征的时候,总还是没弄明白. 基本概念参考 http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html 写得已经够清楚了. 现在我来说说它在匹配特征时候的应用. -------------------------------------------- 假如我有两组数据,M和T,其中T是由M经过一个旋转和一…

本文2001年由台湾“网络农夫”所写,其人生平不祥,此文受鸟哥大力推崇,两人应该相识.文章写得很不错,应该是查了很多资料整理而成的,美中不足的是好多语句不通顺,国考语文绝对不及格,哈哈. 0.我的准备: 0.1.批处理系统和分时系统: 批处理系统,又名批处理操作系统.批处理是指用户将一批作业提交给操作系统后就不再干预,由操作系统控制它们自动运行.这种采用批量处理作业技术的操作系统称为批处理操作系统.批处理操作系统分为单道批处理系统和多道批处理系统.批处理操作系统不具有交互性,它是为了提高CPU的…

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

作者:王先荣 大约在两年前翻译了<随机抽样一致性算法RANSAC>,在文章的最后承诺写该算法的C#示例程序.可惜光阴似箭,转眼许久才写出来,实在抱歉.本文将使用随机抽样一致性算法来来检测直线和圆,并提供源代码下载. 一.RANSAC检测流程 在这里复述下RANSAC的检测流程,详细的过程见上一篇翻译文章: RANSAC算法的输入是一组观测数据,一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型,一些可信的参数.     RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标.被选取的子集被假设为局内点…

今天的计算机视觉课老师讲了不少内容,不过都是大概讲了下,我先记录下,细讲等以后再补充. SIFT特征: 尺度不变性:用不同参数的高斯函数作用于图像(相当于对图像进行模糊,得到不同尺度的图像),用得到的图像作差,找极值(相 当于穷举不同尺度空间的图像,找其特征点,在不同尺度下,都在极值范围之内,故能满足尺度不变性. 然后要找到极值点的位置,对其进行定位. 然后对极值进行描述. 旋转不变性:用梯度方向来表示极值点的方向,定义主方向能保证旋转不变性. 光照不变性 SIFT的特征点检测是在DOG图像上进…

The RANSAC algorithm is a learning technique to estimate parameters of a model by random sampling of observed data. Given a dataset whose data elements contain both inliers and outliers, RANSAC uses the voting scheme to find the optimal fitting resul…