Подбирайте модель к зашумленным данным
[
подбирает модель к зашумленным данным с помощью демонстрационного согласия M-средства-оценки (MSAC) алгоритм, версия согласия случайной выборки (RANSAC) алгоритм.model
,inlierIdx
]
= ransac(data
,fitFcn
,distFcn
,sampleSize
,maxDistance
)
Задайте свою функцию для того, чтобы подобрать модель, fitFcn
, и ваша функция для вычисления расстояний от модели до ваших данных, distFcn
. ransac
функционируйте берет случайные выборки из вашего data
использование sampleSize
и использует подходящую функцию, чтобы максимизировать количество inliers в maxDistance
.
[___] = ransac(___,
дополнительно задает один или несколько Name,Value
)Name,Value
парные аргументы.
[1] Торр, P. H. S. и А. Зиссермен. "MLESAC: Новое Устойчивое Средство оценки с Приложением к Оценке Геометрии Изображений". Компьютерное зрение и Распознавание изображений. Издание 18, Выпуск 1, апрель 2000, стр 138–156.