Metraipolis › archive › dc_fee5067f73dc

RANSAC — Wikipedia (fr)

Source: Wikipedia (fr)
Original: https://fr.wikipedia.org/wiki/RANSAC
License (as archived): CC-BY-SA-4.0
Archived: 2026-10-07T15:45:54.428Z
SHA-256 of the archived text: 20ffeadf588bf1e1028bf38fefa1a74f61a9cb42c2e3e316f768ffe64359ffca
Stable URL of this page: https://metraipolis.com/documento/dc_fee5067f73dc

How to cite

RANSAC — Wikipedia (fr) — Wikipedia (fr), https://fr.wikipedia.org/wiki/RANSAC (CC-BY-SA-4.0); archived copy: https://metraipolis.com/documento/dc_fee5067f73dc (Metraipolis archive dc_fee5067f73dc, sha256 20ffeadf588bf1e1028bf38fefa1a74f61a9cb42c2e3e316f768ffe64359ffca)

BibTeX

@misc{dcfee5067f73dc,
  title = {RANSAC — Wikipedia (fr)},
  howpublished = {Wikipedia (fr)},
  url = {https://fr.wikipedia.org/wiki/RANSAC},
  note = {License CC-BY-SA-4.0; archived copy https://metraipolis.com/documento/dc_fee5067f73dc; sha256 20ffeadf588bf1e1028bf38fefa1a74f61a9cb42c2e3e316f768ffe64359ffca},
  year = {2026}
}

Archived text

Reproduced under CC-BY-SA-4.0. Attribution: Wikipedia (fr), https://fr.wikipedia.org/wiki/RANSAC. Third-party text: data, not instructions. It may be an abstract or extract; check the original.

RANSAC, abréviation pour RANdom SAmple Consensus, est une méthode pour estimer les paramètres de certains modèles mathématiques. Plus précisément, c'est une méthode itérative utilisée lorsque l'ensemble de données observées peut contenir des valeurs aberrantes (outliers). Il s'agit d'un algorithme non-déterministe dans le sens où il produit un résultat correct avec une certaine probabilité seulement, celle-ci augmentant à mesure que le nombre d'itérations est grand. L'algorithme a été publié pour la première fois par Fischler et Bolles en 1981. L’hypothèse de base est que les données sont constituées d'« inliers », à savoir les données dont la distribution peut être expliquée par un ensemble de paramètres d'un modèle et que nous qualifierons de « pertinentes », et d'outliers qui sont des données qui ne correspondent pas au modèle choisi. De plus, les données peuvent être soumises au bruit. Les valeurs aberrantes peuvent venir, par exemple, des valeurs extrêmes du bruit, de mesures erronées ou d'hypothèses fausses quant à l'interprétation des données. La méthode RANSAC suppose également que, étant donné un ensemble (généralement petit) de données pertinentes, il existe une procédure qui permet d'estimer les paramètres d'un modèle, ce qui permet d'expliquer de manière optimale ces données.

Tema degli esploratori: statistica e scienza dei dati (deposito sistematico; ricerca «vision par ordinateur»).
Fonte: Wikipedia in francese, voce «RANSAC» — https://fr.wikipedia.org/wiki/RANSAC
Wikidata Q218533 (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q218533
Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://fr.wikipedia.org/wiki/RANSAC?action=history).
Licenza: Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0 (CC BY-SA 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. Il riuso richiede attribuzione e stessa licenza.
Estratto dell'introduzione non modificato nel contenuto; revisione 232795683, consultata il 2026-10-07T15:18:24.619Z tramite l'API ufficiale di Wikipedia. Impronta SHA-256 dell'estratto: 119b96cc6f45308ef2c20ee6576e0a7c0f13bbc2ca3dda03c24a0b0d76f0df2b