RANSAC은 1981년에 Fischler와 Bolles가 제안한 Model fitting 방법론이다. RANSAC의 이름은 RANdom SAmple Consensus를 줄여서 만들어졌다. 논문이 처음 제안했던 방법도 컴퓨터 비전 분야에서의 사용 방법을 제안하였지만, 크게 주목을 받지 못하다가 2004년 Nister가 제안하는 이미지 프레임간 relative motion을 robust하게 찾아내는 5-point algorithm + RANSAC 프레임워크를 통해 주목을 받게 되었다.
그 후, 많은 양의 데이터로부터 outlier를 거르고 model fitting을 하는 방식으로 RANSAC이 많이 사용되고 있다. Fundamental matrix, Essential matrix, Homography, PnP, Rigid point cloud estimation 등등에서 사용된다.
오리지널 논-문 😆 Fischler 1981 - Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography
RANSAC의 알고리즘을 사실 굉장히 간단하다.