Descripción: RANSAC, que significa ‘Random Sample Consensus’, es un algoritmo de consenso de muestra aleatoria diseñado para ajustar un modelo a un conjunto de datos que puede contener valores atípicos. Su principal característica es su capacidad para identificar y excluir estos valores atípicos, permitiendo que el modelo se ajuste de manera más precisa a los datos válidos. RANSAC opera mediante la selección aleatoria de un subconjunto de datos, el ajuste de un modelo a este subconjunto y la evaluación de cuántos puntos de datos en el conjunto total se ajustan a este modelo dentro de un margen de error aceptable. Este proceso se repite múltiples veces, y el modelo que tiene el mayor número de coincidencias se considera el mejor ajuste. RANSAC es especialmente útil en situaciones donde los datos son ruidosos o contienen errores, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en minería de datos, ajuste de modelos, detección de anomalías en sistemas de inteligencia artificial y visión por computadora. Su robustez y eficiencia lo han convertido en un estándar en diversas aplicaciones, desde la reconstrucción de escenas en imágenes hasta la estimación de parámetros en modelos estadísticos.
Historia: RANSAC fue introducido por primera vez por Fischler y Bolles en 1981 en su trabajo sobre la estimación de parámetros en presencia de datos contaminados. Desde su creación, el algoritmo ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en campos como la visión por computadora y la robótica. Su capacidad para manejar datos ruidosos lo ha convertido en un pilar en la investigación y desarrollo de técnicas de ajuste de modelos.
Usos: RANSAC se utiliza ampliamente en la visión por computadora para tareas como la detección de características, la reconstrucción 3D y el seguimiento de objetos. También se aplica en la minería de datos para ajustar modelos a conjuntos de datos que contienen valores atípicos, así como en la detección de anomalías en inteligencia artificial, donde es crucial identificar patrones válidos en presencia de ruido.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de RANSAC es su uso en la estimación de la homografía entre imágenes, donde se ajusta un modelo de transformación a un conjunto de puntos emparejados, ignorando aquellos que son outliers. Otro ejemplo es en la reconstrucción de modelos 3D a partir de imágenes 2D, donde RANSAC ayuda a identificar las correspondencias correctas entre puntos en diferentes vistas.
