摘要
本发明涉及一种基于邻域一致和残差排序的指导性数据采样方法,包括以下步骤:步骤S1:从输入数据中随机选取一个数据,然后通过计算选定数据点的邻域一致信息来判断该数据点是否为内点;如果选定的数据点是内点,则将选择该数据点作为种子数据,否则,重复执行步骤S1,直到选择一个内点或达到最大重复次数,如果在迭代执行上述步骤后未找到一个内点,则随机选择一个数据点作为种子数据;步骤S2:选定种子数据后,通过残差索引来计算种子数据和输入数据的采样权重;步骤S3利用采样权重从除种子数据以外的输入数据中选取数据子集的其它数据。本发明可以用于鲁棒模型拟合中,从而应用于视频编码变换估计、增强现实、3D刚性配准和平面检测等计算机视觉任务。