그 후 , 입력 영상 에 대하 여 SURF 알고리즘 을 통해 추출 한 크기 및 회전 불변 특징 점 들 을 Random Sample Consensus ( 이하 ' RANSAC ' 라 함 ) 알고리즘 을 이용 해서 인 라이어 들 과 아웃 라이어 들 을 구별 해서 아웃 라이어 들 을 제거 하 여 상기 인 라이어 들 에 해당 하 는 점 들 을 특징 점 으로 사용 하 여 연관 특징 을 정합 한다 . 즉 , 기준 영상 과 비교 영상 의 특징 점 서술자 벡터 가 가지 고 있 는 방향 과 크기 정보 를 비교 해서 유사 한 특징 점 일 경우 는 남기 고 유사 하 지 않 은 경우 는 제거 한다 . 남 아 있 는 특징 점 을 활용 하 여 연관 특징 정합 에 활용 한다 . 일반 적 으로 사용 되 는 최소자 승법 의 경우 인 라이어 들 과 아웃 라이어 들 을 모두 고려 해서 오 차 가 최소 가 되 도록 구하 는 접근 법 이 다 . 그러나 입력 되 는 데이터 에 오 차 가 많 을 경우 추정 결과 의 신뢰 성 에 심각 한 저하 가 발생 한다 . 일반 적 으로 입력 되 는 영상 에 대하 여 특징 을 추출 하 면 , 영상 의 잡음 이나 촬영 한 대상물 의 차이 로 인하 여 잡음 의 역할 을 하 는 특징 들 이 다수 검출 되 므로 최소자 승법 을 통한 방법 은 오 차 및 성능 의 저하 가 발생 한다 . 반면 에 RANSAC 알고리즘 은 인 라이어 들 과 아웃 라이어 들 을 구분 하 여 인 라이어 들 만 선정 하 여 수학 적 모델 을 추정 할 수 있 는 알고리즘 이 다 . 도 25 의 점 들 을 보 게 되 면 , 직선 을 추출 해 내 는 데 파란 점 이 인 라이어 들 , 빨간 점 이 아웃 라이어 들 이 라고 한다면 도 25 의 인 라이어 들 과 아웃 라이어 들 이 혼재 되 어 있 기 때문 에 아웃 라이어 들 을 모두 고려 해서 인 라이어 들 을 구별 하 는 최소자 승법 으로 는 위 와 같 은 직선 을 추출 해 내 기 어렵 다 . 하지만 , RANSAC 알고리즘 에서 는 인 라이어 들 만 선정 하 여 활용 함 으로써 직선 을 쉽 게 추정 할 수 가 있 다 . 도 25 는 RANSAC 알고리즘 을 통한 직선 추정 예 를 나타낸다 .