アイディア

RANSACベースのfittingというかoptimizationの解き方。

理論上、n点のデータがあれば解ける。
今、m(m>n)点のデータを持っている。
m点のデータの信頼性にはばらつきがあるが、外れ値などはない。

  1. m点の中からランダムにn点を選び最適化。
    • 一方で、n点のデータが信頼できるものであれば、安定した解が求まる。
    • 選択したn点のデータの中に信頼性が低いデータがあると、不安定な解が求まる。
  2. この処理をi回繰り返すと、大半は安定した解に近い解が見つかり、一部の結果のみが外れ値となる。
  3. 外れ値を生む点のデータを削除する等の処理をして、再度解を求める

いつ使えるかわかんないけど、今度使ってみる。

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