รู้จัก RANSAC: วิธีจัดการข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ด้วย COBOL

RANSAC คืออะไร?

RANSAC (Random Sample Consensus) เป็นอัลกอริธึมที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อจัดการกับปัญหาของการประมาณค่าโมเดลในข้อมูลที่มีเสียงรบกวนหรือข้อมูลที่มีค่าผิดปกติ (outliers) โดยอัลกอริธึมนี้จะทำการสุ่มเลือกเปรียบเทียบค่าภายในข้อมูล เพื่อสร้างโมเดลที่ดีที่สุดที่สามารถอธิบายข้อมูลในกลุ่มนี้ได้อย่างถูกต้อง

ใช้แก้ปัญหาอะไร?

RANSAC ใช้สำหรับการหาค่าพารามิเตอร์ของโมเดลต่างๆ เช่น เส้นตรง, พื้นที่ในสองมิติหรือสามมิติ เมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่มีค่าผิดปกติปะปนอยู่เป็นจำนวนมาก เช่น ในการวิเคราะห์ภาพ, ติดตามวัตถุ, การหาตำแหน่งในรถยนต์ หรือการรับรู้จากเซนเซอร์

ตัวอย่างการใช้ RANSAC และโค้ดตัวอย่างใน COBOL

ถึงแม้ว่า COBOL จะเป็นภาษาที่เก่าแต่ยังคงมีการใช้ในหลายองค์กร แม้ว่า RANSAC จะไม่นิยมเขียนใน COBOL แต่เราสามารถอธิบายแนวคิดโดยการใช้โค้ดที่เข้าใจง่ายได้ ซึ่งเป็นการแสดงให้เห็นว่า RANSAC สามารถทำได้แม้ในภาษาที่ง่ายอย่าง COBOL

        IDENTIFICATION DIVISION.
       PROGRAM-ID. RANSAC-DEMO.
       DATA DIVISION.
       WORKING-STORAGE SECTION.
       01  Num-Pts          PIC 9(3) VALUE 100.
       01  Points-Array.
           05  Pts         OCCURS 100 TIMES.
           10  X-Coord     PIC 9(3).
           10  Y-Coord     PIC 9(3).
       01  Threshold        PIC 9(3) VALUE 10.
       01  Best-Model       PIC 9(3).
       01  Best-Inliers     PIC 9(3).

       PROCEDURE DIVISION.
       MAIN-LOGIC.
           PERFORM INITIALIZE-POINTS
           PERFORM EXECUTE-RANSAC
           DISPLAY 'Best Model: ' Best-Model
           DISPLAY 'Best Inliers: ' Best-Inliers
           STOP RUN.

       INITIALIZE-POINTS.
           MOVE 1 TO Num-Pts
           PERFORM VARYING Num-Pts FROM 1 BY 1 UNTIL Num-Pts > 100
               MOVE FUNCTION RANDOM(0, 100) TO X-Coord(Num-Pts)
               MOVE FUNCTION RANDOM(0, 100) TO Y-Coord(Num-Pts)
           END-PERFORM.

       EXECUTE-RANSAC.
           MOVE 0 TO Best-Inliers
           PERFORM VARYING Num-Pts FROM 1 BY 1 UNTIL Num-Pts > 100
               IF Pts(Num-Pts) >= Threshold THEN
                   ADD 1 TO Best-Inliers
                   MOVE Num-Pts TO Best-Model
               END-IF
           END-PERFORM.

Use Case ในโลกจริง

ในโลกแห่งความเป็นจริง RANSAC ถูกรวมเข้ากับการรับรู้ของคอมพิวเตอร์ ในการติดตามวัตถุในวิดีโอ หากวัตถุที่เราต้องการติดตามมีการเคลื่อนที่ผ่านส่วนที่มีเสียงรบกวนมาก เช่น ถูกบังเพราะวัตถุอื่นหรือมีการเปลี่ยนแปลงฉากอย่างรวดเร็ว อัลกอริธึม RANSAC จะช่วยตัดค่าที่ไม่เหมาะสมออกไปและทำการประเมินเสนอโมเดลของการติดตามวัตถุที่ดีขึ้น

วิเคราะห์ Complexity ของ RANSAC

Complexity ของอัลกอริธึม RANSAC อยู่ที่ O(N*k) โดยที่ N คือขนาดข้อมูลทั้งหมด และ k คือจำนวนรอบที่เราต้องทำการสุ่มเพื่อหาค่าที่ดีที่สุด โมเดลของ RANSAC จะทำการสร้างสถิติในการเลือกโมเดลที่ดีที่สุดซึ่งในบางครั้งอาจทำให้เวลาที่ใช้ในการประมวลผลมีความยาว

ข้อดีข้อเสียของ RANSAC

ข้อดี:

ข้อเสีย:

เรียนรู้ Programming กับ EPT

หากคุณสนใจในบทความที่กล่าวถึง RANSAC นี้และต้องการที่จะลงลึกในโลกของการเขียนโปรแกรมและคอมพิวเตอร์วิทัศน์ EPT (Expert-Programming-Tutor) ยินดีต้อนรับทุกคนที่ต้องการที่จะเรียนรู้ ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เริ่มต้นหรือผู้ที่มีพื้นฐานอยู่แล้ว เรามีคอร์สสอนการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มากมาย รวมถึงเทคนิคการจัดการข้อมูลอย่าง RANSAC ที่รอคุณมาร่วมสนุกในการเรียนรู้กับเรา!

จงมาร่วมสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ไปด้วยกันที่ EPT!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง