ทำความรู้จักกับ RANSAC และการใช้งานในภาษา Dart

 

 

RANSAC คืออะไร?

RANSAC (RANdom SAmple Consensus) เป็นอัลกอริธึมที่ใช้สำหรับการประมาณค่าของโมเดลที่มีข้อมูลที่มีความผิดพลาดสูงหรือขาดหาย ค่อนข้างจะพบได้ทั่วไปในงานด้านการประมวลผลภาพ (Computer Vision) และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเราต้องจัดการกับข้อมูลที่มี outliers ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่อยู่ห่างจากรูปแบบความสัมพันธ์ที่คาดหวัง

RANSAC ทำงานโดยการสุ่มตัวอย่างข้อมูลบางส่วนจากชุดข้อมูลที่มีอยู่ แล้วสร้างโมเดลจากตัวอย่างนี้ จากนั้นจะประเมินว่าข้อมูลที่เหลือมีความเข้ากันได้กับโมเดลนี้มากน้อยเพียงใด หรือตรงตามข้อกำหนดที่ตั้งไว้ และทำเช่นนี้จนกว่าจะได้โมเดลที่ดีที่สุดในข้อมูลชุดนั้น

 

ทำไมเราต้องใช้ RANSAC?

RANSAC ถูกนำมาใช้เมื่อ:

- ข้อมูลมี noise หรือ outliers จำนวนมาก

- เราต้องการข้อมูลที่เชื่อถือได้ในการสร้างโมเดล โดยไม่ต้องการให้มันถูกเบี่ยงเบนจากค่า outliers ที่สามารถทำให้โมเดลเหล่านั้นผิดพลาด

 

ตัวอย่าง Usecase ในโลกจริง

1. การค้นหาวัตถุในภาพ: RANSAC ถูกใช้ในระบบการรับรู้ภาพเพื่อแยกวัตถุที่มีลักษณะต่างกันแม้จะมีNoise จาก Background 2. การสร้างขอบเขต (Boundary Detection): ในการตรวจจับเส้นขอบของวัตถุเมื่อมีฉากที่ซับซ้อน 3. การสร้างโมเดล 3D: ใช้ในการสร้างภาพโมเดล 3D จากข้อมูล 2D ที่อาจมี noise หรืออาจเสียหาย

 

วิธีการทำงานของ RANSAC

1. สุ่มตัวอย่าง: เลือกตัวอย่างสุ่มจากชุดข้อมูล 2. สร้างโมเดล: สร้างโมเดลจากตัวอย่างที่เลือก 3. ตรวจสอบ: ประเมินว่าข้อมูลในชุดคุกกี้ที่เหลือเป็นส่วนที่ดีของโมเดลมากน้อยเพียงใด 4. ปรับปรุง: ถ้าผลลัพธ์ไม่ดี ก็กลับไปสุ่ม และทำขั้นตอนนี้ซ้ำๆ จนกว่าจะได้โมเดลที่ดีที่สุด

 

Complexity Analysis

การทำงานของ RANSAC ทุกครั้งที่มีการสุ่มเป็นการดำเนินการแบบตรรกะ O(n) และถ้าหากเรามี `k` iterations เพื่อสร้างโมเดลที่ดีที่สุดความไม่แน่นอนจะอยู่ที่ O(k * n)

ข้อดี:

- สามารถจัดการกับข้อมูลที่มี noise และ Outliers ได้ดี

- เป็นเทคนิคที่มีความยืดหยุ่นในการใช้โมเดลหลาย ๆ แบบ

ข้อเสีย:

- เวลาในการทำงานสามารถยาวนานขึ้นได้ถ้าต้องการ k iterations ในจำนวนที่มาก

- อาจจะไม่แม่นยำถ้าข้อมูลที่ถูกสุ่มไม่เพียงพอ

 

การใช้งาน RANSAC ด้วย Dart

ในส่วนการเขียนโค้ดด้วย Dart เรามาดูตัวอย่างโค้ดที่แสดงการใช้งาน RANSAC โดยมีการประมาณค่าพื้นที่ของเส้นตรง (Linear Regression) ดังนี้:

 import 'dart:math';

class Point {
  double x;
  double y;

  Point(this.x, this.y);
}

class Line {
  double slope;
  double intercept;

  Line(this.slope, this.intercept);
}

class RANSAC {
  final double threshold;
  final int maxIterations;

  RANSAC(this.threshold, this.maxIterations);

  Line fit(List<Point> points) {
    Line bestLine;
    int bestInliersCount = 0;

    Random random = Random();

    for (int i = 0; i < maxIterations; i++) {
      // Randomly select two points
      int index1 = random.nextInt(points.length);
      int index2 = random.nextInt(points.length);
      while (index1 == index2) {
        index2 = random.nextInt(points.length);
      }

      Point p1 = points[index1];
      Point p2 = points[index2];

      // Calculate the line slope and intercept
      double slope = (p2.y - p1.y) / (p2.x - p1.x);
      double intercept = p1.y - slope * p1.x;

      int inliersCount = 0;

      for (Point p in points) {
        double distance = (p.y - (slope * p.x + intercept)).abs();

        if (distance < threshold) {
          inliersCount++;
        }
      }

      // Update the best line if we found more inliers
      if (inliersCount > bestInliersCount) {
        bestInliersCount = inliersCount;
        bestLine = Line(slope, intercept);
      }
    }

    return bestLine;
  }
}

void main() {
  List<Point> points = [
    Point(1, 2),
    Point(2, 3),
    Point(3, 5),
    Point(2, 2),
    Point(6, 6),
    Point(5, 7),
    Point(7, 10)
  ];

  RANSAC ransac = RANSAC(1.0, 100);
  Line bestLine = ransac.fit(points);

  print('Best Line: y = ${bestLine.slope}x + ${bestLine.intercept}');
}

 

บทสรุป

RANSAC เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากในการประมาณค่าของโมเดลโดยเฉพาะในกรณีที่มีข้อมูลที่มี noise และ outliers การใช้งานในภาษา Dart แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการทำงานที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการข้อมูลประเภทต่าง ๆ

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและเข้าใจในแนวทางการใช้ Algorithm ต่าง ๆ แบบลึกซึ้ง แนะนำให้เข้าศึกษาที่ EPT (Expert Programming Tutor) ซึ่งจะให้การเรียนรู้ที่เหมาะสมกับการเข้าใจในขั้นตอนที่ได้กล่าวมาอย่างละเอียด!

 

 

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