RANSAC Algorithm กับการสรรค์สร้างสถิติใน Scala

 

 

RANSAC คืออะไร?

RANSAC (RANdom SAmple Consensus) เป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่นิยมใช้สำหรับคัดกรองข้อมูลที่มีความผิดปกติ (outliers) ออกจากชุดข้อมูล โดยเป้าหมายหลักคือการหาโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลที่เรามีในขณะที่ยังคงพิจารณาความไม่แน่นอนที่เกิดจากกลุ่มข้อมูลที่คลาดเคลื่อน อัลกอริธึมนี้ถูกใช้ครั้งแรกในปี 1981 โดย Fischler และ Bolles โดยเฉพาะในการประมวลผลภาพและการวิเคราะห์ข้อมูล 3 มิติ

 

การทำงานของ RANSAC

หลักการทำงานของ RANSAC ประกอบด้วยขั้นตอนหลักดังนี้:

1. สุ่มตัวอย่าง: เลือกข้อมูลแบบสุ่มจำนวนหนึ่งสำหรับการสร้างโมเดล 2. สร้างโมเดล: สร้างโมเดลจากข้อมูลที่สุ่มเลือก 3. ตรวจสอบความถูกต้อง: ตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลด้วยข้อมูลที่เหลือ 4. เก็บโมเดลที่ดีที่สุด: ทำซ้ำขั้นตอน 1-3 หลาย ๆ ครั้งเพื่อเก็บโมเดลที่ดีที่สุด

 

Use Case ในโลกจริง

RANSAC ถูกใช้ในหลาย ๆ สาขา เช่น:

- การจับคู่ภาพ (Image Matching): ในงานวิเคราะห์ภาพ อัลกอริธึมนี้สามารถใช้ได้เพื่อจับคู่จุดสำคัญในภาพสองภาพที่มี noise หรือความผิดพลาด - การสร้างโมเดล 3D: ในการสร้างวัตถุ 3D จากภาพถ่ายหลาย ๆ มุม RANSAC ช่วยลดผลกระทบจาก noise และการผิดพลาดในการวัด - การประมาณเส้นตรง/พื้นที่: ในการหาทิศทางหรือการสร้างโมเดลที่เข้าใกล้ข้อมูลที่เรามีในบริบทต่าง ๆ

 

ตัวอย่าง Code โดยใช้ Scala

เรามาทำความเข้าใจการเขียนโค้ด RANSAC โดยการใช้ Scala กันครับ:

 import scala.util.Random

case class Point(x: Double, y: Double)

def ransac(points: List[Point], threshold: Double, iterations: Int): Option[(Double, Double, Double)] = {
  var bestModel: Option[(Double, Double, Double)] = None
  var bestInliersCount = 0

  for (_ <- 1 to iterations) {
    // Randomly select two points to create the model
    val sampledPoints = points.take(Random.nextInt(points.size))
    if (sampledPoints.size < 2) {
      // Skip if not enough points
      continue
    }

    val p1 = sampledPoints(0)
    val p2 = sampledPoints(1)

    // Create line model (y = mx + b)
    val m = (p2.y - p1.y) / (p2.x - p1.x)
    val b = p1.y - (m * p1.x)

    // Count inliers
    val inliersCount = points.count(p => {
      val distance = Math.abs(p.y - (m * p.x + b))
      distance < threshold
    })

    // Update best model if current one is better
    if (inliersCount > bestInliersCount) {
      bestInliersCount = inliersCount
      bestModel = Some((m, b, inliersCount)) // store the model with inliers count
    }
  }

  bestModel
}

// Example usage
val points = List(Point(1, 2), Point(2, 3), Point(3, 4), Point(4, 5), Point(6, 2), Point(7, 3))
val result = ransac(points, threshold = 0.5, iterations = 1000)
println(s"Best Model: $result")

ในตัวอย่างนี้เราสร้างฟังก์ชัน `ransac` ที่รับข้อมูลจุด (points) และใช้ RANSAC ในการหาความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างจุด โดยใช้ความคลาดเคลื่อน (threshold) และจำนวนการวนรอบ (iterations) ที่จะสุ่มเลือกจุดต่าง ๆ

 

Complexity Analysis

ความซับซ้อนของ RANSAC แปรผันตามจำนวนข้อมูลที่มีและจำนวน iterations ที่กำหนด โดยทั่วไปแล้วความซับซ้อนจะอยู่ที่ O(n * k) โดยที่ n คือจำนวนจุดข้อมูล และ k คือจำนวน iterations เนื่องจากในแต่ละครั้งที่ทำการสุ่มเลือกเราต้องตรวจสอบข้อมูลทั้งหมด

 

ข้อดีของ RANSAC

1. Robustness: RANSAC มีความทนทานต่อ outliers ทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลที่ได้มีความถูกต้องแม้ว่าจะมีข้อมูลที่คลาดเคลื่อน 2. Versatility: สามารถนำไปใช้กับโมเดลต่าง ๆ ได้เช่น การหาจุดควบคุม (control points) ในสาขาภาพยนตร์ (computer vision)

 

ข้อเสียของ RANSAC

1. Requires Tuning: ขั้นตอนในการตั้งค่าจำนวน iterations และ threshold อาจจะต้องการการปรับแต่งเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด 2. Inefficiency: ในบางกรณีถ้าข้อมูลมี outliers เยอะมาก อาจจะต้องมีการวนซ้ำหลายรอบ ทำให้ใช้เวลานาน

 

เชิญชวนไปศึกษาเพิ่มเติมที่ EPT!

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม Pandas, RANSAC, หรือการประยุกต์ใช้อัลกอริธึมต่าง ๆ ในโลกจริง เราขอเชิญชวนคุณเข้าร่วมศึกษาได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) คอร์สเปิดสอนมากมายที่จะช่วยให้คุณเข้าใจและใช้ทักษะทางด้านเทคโนโลยีในทางปฏิบัติ! เริ่มต้นวันนี้และสร้างอนาคตทางด้านเทคโนโลยีของคุณ!

 

 

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