关键词：随机抽样一致性算法；鲁棒性估计；模型估计；局部优化
摘 要：通过引入序贯概率检测及局部优化技术,给出了一种快速并具有较高精度估计的随机抽样一致性算法RANSAC(random sample consensus).RANSAC算法是基于假设和检验的框架来实现.为了减少RANSAC算法的计算时间及提高计算精度,在模型的检验阶段,利用序贯概率检测技术,随机抽取少量的数据对模型的参数进行预检验.如果模型参数通过预检验,则进入后续的检验,否则这个模型参数不再参与后续全部数据的检验.在对模型参数估计时,使用局部优化方法,实现模型估计的精确度的提高.实验结果表明,此算法在速度和精确度方面与标准的RANSAC相比均取得了较大的提高.