Consenso del campione casuale - Stima robusta nella visione artificiale
Fouad Sabry
Übersetzer Cosimo Pinto
Beschreibung
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.
