ทำความรู้จักกับ RANSAC: วิธีการหาค่าดีๆ ในข้อมูลที่มี Noise ด้วยภาษา Julia

 

 

บทนำ

ในโลกของการประมวลผลภาพและข้อมูล การหาความสัมพันธ์ในข้อมูลที่มี Noise บ่อยๆ เป็นเรื่องท้าทาย RANSAC (RANdom SAmple Consensus) เป็นเทคนิคที่ได้รับความนิยมในการจัดการกับปัญหานี้ โดย RANSAC มีวิธีการทำงานที่ค่อนข้างน่าสนใจ ซึ่งในบทความนี้เราจะมาสำรวจเกี่ยวกับ RANSAC ว่ามันคืออะไร ใช้ทำอะไร พร้อมด้วยตัวอย่างโค้ดในการใช้ RANSAC ด้วยภาษา Julia

 

RANSAC คืออะไร?

RANSAC เป็นอัลกอริธึมที่ใช้คัดกรองข้อมูลที่มี Noise จากข้อมูลที่ถูกต้อง โดยอัลกอริธึมนี้จะทำการสุ่มตัวอย่างข้อมูลในหลาย ๆ รอบ จากนั้นจะสร้างโมเดลจากตัวอย่างที่เลือกและคำนวณว่าข้อมูลที่เหลือยังคงเป็นไปตามโมเดลนั้นไหม ด้วยการตั้งเกณฑ์ เพื่อหาจำนวนข้อมูลที่เข้าเกณฑ์ให้ได้มากที่สุด โดยทั่วไป RANSAC จะใช้สำหรับการหาความสัมพันธ์ในข้อมูล เช่น การหาสายของเส้นตรงในข้อมูลคะแนนอย่างที่ใช้ในการจัดการข้อมูลภาพ

 

การใช้ RANSAC แก้ปัญหา

RANSAC ถูกใช้งานในหลาย ๆ สาขา โดยเฉพาะทางด้านการประมวลผลภาพ เช่น:

- การหาค่า Transformation: เมื่อเราต้องการหาโมเดล Transformation ของภาพ เช่น การปรับมุมหรือการขยายในการสแกนวัตถุจากภาพที่มี Noise - การตรวจจับ Feature: ในการนำเข้าข้อมูล 3D หรือเมื่อต้องการตรวจจับ Feature ที่อยู่ในภาพที่มี Noise จากไฟล์วิดีโอหรือภาพนิ่ง

 

ตัวอย่างโค้ดในภาษา Julia

เรามาดูตัวอย่างโค้ดการใช้งาน RANSAC กัน กรณีนี้เราจะสร้างข้อมูลที่มี Noise และใช้ RANSAC ในการหาค่าเส้นตรงที่ดีที่สุดจากข้อมูลนี้

 using Random
using Plots

# สร้างข้อมูล
function create_data(n_points, noise_level)
    x = range(0, stop=10, length=n_points)
    y = 2.0 * x .+ 5.0 .+ randn(n_points) .* noise_level
    return x, y
end

# RANSAC Algorithm
function ransac(x, y, threshold, max_iterations)
    best_inliers = []
    best_fit = nothing

    for _ in 1:max_iterations
        # เลือกตัวอย่างสุ่ม 2 จุด
        indices = rand(1:length(x), 2)
        point1 = (x[indices[1]], y[indices[1]])
        point2 = (x[indices[2]], y[indices[2]])

        # คำนวณ slope และ intercept
        m = (point2[2] - point1[2]) / (point2[1] - point1[1])
        b = point1[2] - m * point1[1]

        # คำนวณ inliers
        inliers = []
        for i in 1:length(x)
            # ตรวจสอบว่าจุดนี้อยู่ภายใต้ threshold หรือไม่
            distance = abs((m * x[i] - y[i] + b) / sqrt(m^2 + 1))
            if distance < threshold
                push!(inliers, i)
            end
        end

        # ตรวจสอบจำนวน inliers
        if length(inliers) > length(best_inliers)
            best_inliers = inliers
            best_fit = (m, b)
        end
    end

    return best_fit, best_inliers
end

# การทดสอบ
x, y = create_data(100, 2.0)
threshold = 1.0
max_iterations = 100
fit, inliers = ransac(x, y, threshold, max_iterations)

# แสดงผล
scatter(x, y, label="Data Points", legend=:topright)
plot!(x[inliers], y[inliers], seriestype=:scatter, label="Inliers", color=:green)
plot!(x, fit[1]*x.+fit[2], label="RANSAC Fit", color=:red)

ในโค้ดด้านบน เราได้สร้างข้อมูลที่มี Noise ขึ้นมาจากฟังก์ชัน `create_data` จากนั้นได้ใช้ RANSAC ในการหาค่าเส้นตรงที่ดีที่สุดจากข้อมูลผ่านฟังก์ชัน `ransac` และแสดงผลด้วยแพ็กเกจ `Plots`

 

การวิเคราะห์ Complexity

การวิเคราะห์ความซับซ้อนของ RANSAC นั้นขึ้นอยู่กับจำนวนข้อมูล, จำนวนอิตเตอร์เรชั่น และจำนวนจุดประสงค์ในแต่ละรอบ ซึ่งความซับซ้อนของ RANSAC สามารถบอกได้ว่าเป็น O(n * k) โดยที่ n คือจำนวนของข้อมูลและ k คือจำนวนการสุ่มที่กำหนดไว้ ตัวแปรนี้สามารถพัฒนาไปยังการรักษาความถูกต้องของโมเดลที่พื่มเติมได้

ข้อดีของ RANSAC

1. ความยืดหยุ่น: RANSAC สามารถใช้ได้กับหลากหลายรูปแบบของโมเดลและข้อมูลที่แตกต่างกัน 2. การจัดการ Noise: RANSAC มีความสามารถในการระบุข้อมูลที่มี Noise ออกไปจากข้อมูลที่สำคัญ 3. ลด Overfitting: เนื่องจาก RANSAC ถูกออกแบบมาเพื่อหารูปแบบจากการสุ่มตัวอย่าง ทำให้สามารถหลีกเลี่ยง Overfitting ได้

ข้อเสียของ RANSAC

1. การสุ่มแบบ Random: ผลการทำงานของ RANSAC ขึ้นอยู่กับการสุ่ม อาจทำให้ไม่เกิดผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในครั้งแรก ๆ 2. เวลาในการทำงาน: ในบางกรณีอาจใช้เวลานาน โดยเฉพาะเมื่อมีปัญหาที่ซับซ้อน

 

สรุป

ในบทความนี้เราได้แนะนำให้ท่านรู้จักกับ RANSAC และความสำคัญของมันในการทำงานกับข้อมูลที่มี Noise รวมถึงการใช้ภาษา Julia ในการเขียนโค้ดเพื่อทำการระบุโมเดลที่ดีที่สุดจากข้อมูลในลักษณะต่าง ๆ หากท่านสนใจที่จะศึกษาการเขียนโปรแกรมอย่างลึกซึ้ง รู้จัก RANSAC มากขึ้น หรือโปรแกรมมิ่งในด้านอื่น ๆ ก็สามารถศึกษาต่อได้ที่ EPT ที่นี่เราพร้อมจะช่วยเสริมสร้างให้คุณกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขาการเขียนโปรแกรม!

เรียนรู้การเขียนโปรแกรมเพื่อให้เกิดประสิทธิภาพในทุกด้านไปพร้อมกันกับเรา!

 

 

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