随机抽样一致性（RANSAC）算法是一种常用于估计参数模型的鲁棒性算法。它可以在存在噪声和异常值的情况下，从包含噪声点的数据集中估计出最佳的参数模型。

  RANSAC算法的工作原理如下：

  1. 从原始数据集中随机选择最少的数据点来构建一个模型，并将这些点标记为内点。

  2. 使用这些内点来估计模型的参数。

  3. 对于剩余的数据点，对于每个点，计算其到估计模型的距离。如果距离小于阈值，则将该点标记为内点，否则标记为外点。

  4. 如果标记为内点的点数大于预定义的最小内点数阈值，并且当前模型的内点数大于之前估计的模型的内点数，则使用所有内点重新估计模型的参数。

  5. 重复步骤3到步骤5，直到达到预定的迭代次数。

  6. 最终，选择具有最大内点数的模型作为最佳模型。

  RANSAC算法的关键是随机选择内点，并通过估计模型的参数来计算内点和外点。通过反复迭代，RANSAC算法可以逐渐提高估计出的模型的准确性，并抵抗噪声和异常值的影响。

  需要注意的是，RANSAC算法的成功与否取决于阈值的选择和迭代次数的设置。过小的阈值可能会导致过拟合，而过大的阈值可能会导致欠拟合。同时，增加迭代次数可以提高估计模型的准确性，但也会增加计算开销。

  总之，RANSAC算法通过随机抽样内点和迭代更新模型参数来估计鲁棒性模型，它被广泛应用于计算机视觉、图像处理、几何建模等领域的特征匹配问题中。