Opis RANSAC algoritma:

Neka je dat model koji zahteva najmanje s tačaka da bi se procenili njegovi parametri, i neka je na raspolaganju P opservacija, tako da je #P > s, tada: 

Na slučajan način izaberi podskup S1, sastavljen od s opservacija iz P, i uradi početnu procenu parametara
Tako dobijen model M1, koristi da odrediš podskup S1*  merenja iz P, koja su unutar tolerancije greške M1. S1*  se naziva konsenzus skup S1
Ako je # (S1*)  veća od praga t, a koji je neka funkcija procenjenog broja pogrešnih opservacija prisutnih u P, koristi S1*  da proceniš novi model M1*
Ako je # (S1*) ≤ t, izaberi novi S2  i ponovi postupak  
Ako posle više iteracija ne možeš da nađeš konsenzus skup sa t  ili više opservacija, proceni parametre sa najvećim konsenzus skupom ili prijavi grešku.