Я использую RANSAC для подгонки геометрической модели к облаку точек с выбросами. Из процесса генерации облака точек я знаю, что 99,9% внутренних расстояний до моей модели распределяются по гауссовой функции плотности вероятности с известными μ и σ в интервале [−3σ, −3σ].
Первый вопрос заключается в том, считаете ли вы, что разумно оценивать общее число входных элементов для определенной модели, добавляя вероятность членства для входящего потока вместо добавления 1 для каждого входящего. То есть традиционный RANSAC предполагает, что все, что находится в интервале, ограниченном порогом, является внутренним; Я хотел бы знать, могу ли я это согнуть, придав некоторым внутренностям больший вес, чем другим, следуя распределению вероятности для этой цели.
В случае, если это разумно, второй вопрос: как, по вашему мнению, это влияет на количество выборок N:
1- (1- (1-е) ^ ы) ^ N = р
- это вероятность того, что точка является выбросом, s количество точек, использованных в выборке, N количество выборок (итераций RANSAC), p желаемая вероятность получения хорошей выборки.
Если ничего из этого не является разумным, как, по вашему мнению, я могу представить мою предыдущую информацию о дистрибутиве?
Заранее спасибо,
Federico