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RANSAC vs. ICP: 두 강력한 알고리즘의 비교와 활용

로보틱스, 컴퓨터 비전, 3D 데이터 처리 등 다양한 분야에서 데이터를 정확하게 처리하고 분석하기 위해 다양한 알고리즘이 개발되어 왔습니다. 그 중에서도 RANSAC(Random Sample Consensus)과 ICP(Iterative Closest Point)는 데이터 정합 및 모델 추정에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 RANSAC과 ICP의 기본 개념, 적용 영역, 장단점 등을 비교하면서, 두 알고리즘의 특성과 활용 방안을 자세히 살펴보겠습니다.RANSAC(Random Sample Consensus)란?RANSAC은 데이터 세트에 노이즈나 외란(아웃라이어)이 다수 포함되어 있을 때, 강건하게 모델 파라미터를 추정하기 위해 고안된 통계적 방법론입니다. 주로 컴퓨터 비전, 로보틱스, 영상 ..
자율주행/SLAM 2024. 12. 20. 08:03
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