Consenso del campione casuale

Stima robusta nella visione artificiale

Fouad Sabry

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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV

Description

Che cos'è il consenso al campione casuale


Il consenso al campione casuale, noto anche come RANSAC, è un metodo iterativo utilizzato per stimare i parametri di un modello matematico basato su una raccolta dei dati osservati che includono valori anomali. Questo metodo viene utilizzato in situazioni in cui è consentito che i valori anomali non abbiano alcun impatto sui valori delle stime. La conclusione è che è anche possibile vederlo come uno strumento per individuare valori anomali. Un algoritmo è considerato non deterministico se è in grado di generare un risultato adeguato solo con una certa probabilità, e questa probabilità aumenta all'aumentare del numero di iterazioni consentite dal metodo. Nel 1981, Fischler e Bolles, che lavoravano presso SRI International, furono i primi a pubblicare l’algoritmo. Per risolvere il problema della determinazione della posizione (LDP), che è un problema in cui l'obiettivo è trovare i punti nello spazio che si proiettano su un'immagine e quindi convertire tali punti in una serie di punti di riferimento con posizioni note, hanno utilizzato RANSAC.


Come trarrai vantaggio


(I) Approfondimenti e convalide sui seguenti argomenti:


Capitolo 1: Consenso del campione casuale


Capitolo 2: Stimatore


Capitolo 3: Minimi quadrati


Capitolo 4: Valore anomalo


Capitolo 5: Convalida incrociata (statistiche)


Capitolo 6: Errori e residui


Capitolo 7: Modello di miscela


Capitolo 8: Statistiche robuste


Capitolo 9: Unione di immagini


Capitolo 10: Ricampionamento (statistiche)


(II) Rispondere alle principali domande del pubblico sul consenso del campione casuale.


(III) Esempi del mondo reale per l'utilizzo di consenso campione casuale in molti campi.


A chi è rivolto questo libro


Professionisti, studenti universitari e laureati, appassionati, hobbisti e coloro che vogliono andare oltre le conoscenze o le informazioni di base per qualsiasi tipo di consenso del campione casuale.


 


 

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Keywords

Modello misto, Estimatrice, Convalida incrociata (statistiche), Errori e residui, Valore anomalo, Consenso del campione casuale, Least squares