RANSAC与其改进

1. 经典RANSAC        由Fischer和Bolles在1981年的文章[1]中首先提出，简要的说经典RANSAC的目标是不断尝试不同的目标空间参数，使得目标函数 C 最大化的过程。这个过程是随机（Random）、数据驱动（data-driven）的过程。通过反复的随机选择数据集的子空间来产生一个模型估计，然后利用估计出来的模型，使用数据集剩余的点进行测试，获得一个得分，最终返回一个

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