RANSAC (随机样本一致性) 算法广泛用于计算机视觉中，用于在存在噪声或异常值的情况下进行鲁棒的模型拟合。它通过迭代地选择数据点的随机子集并将模型拟合到它们来工作。
例如，在图像拼接或3D重建等任务中，RANSAC有助于估计单应性或基本矩阵等变换，同时忽略异常值。
它处理噪声数据的能力使其对于现实场景中的特征匹配、运动估计和对象检测等应用至关重要。
图像识别 AI 是如何工作的？
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阈值在异常检测中的作用是什么？
阈值在异常检测中扮演着至关重要的角色，它帮助确定哪些数据点应被归类为异常，基于它们与正常模式的偏离程度。简单来说，阈值设定了一个清晰的边界或限制，区分正常行为和潜在可疑或异常活动。这一技术非常重要，因为它减少了误报，确保只有显著的偏差才会引
多代理系统在群体机器人中如何工作？
"群体机器人中的多智能体系统涉及一组机器人，它们共同工作以实现共同目标，而无需中央控制。每个机器人或智能体的能力有限，基于局部信息和简单规则进行操作。通过遵循这些规则，机器人能够协调它们的行动，通过环境间接进行通信，并根据需要适应变化。这种
什么是基于代理的建模？
“基于代理的建模（ABM）是一种计算机模拟技术，用于通过对系统内个体实体，即代理，进行建模来理解和分析复杂系统。每个代理根据预定义的规则和行为来运作，与其他代理及其环境相互作用。ABM的主要目的是观察这些个体行为如何在更大规模上导致涌现现象