Descripción: RANSAC, que significa ‘Consenso de Muestra Aleatoria’, es un método iterativo utilizado para estimar los parámetros de un modelo matemático a partir de un conjunto de datos observados que pueden contener ruido y valores atípicos. Este algoritmo se basa en la idea de que, en un conjunto de datos, es posible seleccionar aleatoriamente un subconjunto de puntos que se ajusten bien a un modelo específico. A partir de este subconjunto, se estima el modelo y se evalúa cuántos puntos del conjunto total se ajustan a este modelo dentro de un margen de error aceptable. Este proceso se repite múltiples veces, y el modelo que tenga el mayor número de puntos que se ajusten a él se considera el mejor. RANSAC es especialmente valioso en aplicaciones donde los datos pueden estar contaminados por outliers, ya que permite obtener estimaciones robustas y precisas. Su capacidad para manejar datos ruidosos lo convierte en una herramienta esencial en la visión por computadora y el procesamiento de imágenes, donde los datos de entrada, como imágenes y puntos de interés, a menudo contienen errores y variaciones. En resumen, RANSAC es un enfoque poderoso para la estimación de modelos en presencia de datos imperfectos, y su implementación puede ser adaptada a diversas situaciones en el análisis de datos.
Historia: RANSAC fue introducido por primera vez por Fischler y Bolles en 1981 en su artículo ‘Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography’. Desde su creación, ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en visión por computadora y procesamiento de imágenes, convirtiéndose en un estándar en la estimación de modelos robustos.
Usos: RANSAC se utiliza principalmente en visión por computadora para la detección de características, la reconstrucción 3D, la estimación de homografías y la alineación de imágenes. También se aplica en el ajuste de modelos en situaciones donde los datos contienen un alto porcentaje de outliers, como en la calibración de cámaras y la segmentación de imágenes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de RANSAC es su uso en la detección de líneas en imágenes, donde se puede ajustar un modelo de línea a un conjunto de puntos que representan bordes, ignorando los puntos que no pertenecen a la línea. Otro ejemplo es en la reconstrucción 3D de escenas a partir de imágenes, donde RANSAC ayuda a estimar la posición y orientación de los objetos en presencia de ruido.
