根据AdaBoost算法易受外点影响这一缺陷,提出一种利用Ransac算法实现抗外点干扰的鲁棒AdaBoost分类器构建方法。不同于其他AdaBoost算法在分类器构建中单纯使用样本加权或权值控制的手段,该算法将Ransac算法引入AdaBoost分类器模型构建过程中,去除潜在外点,克服现有AdaBoost算法缺陷。同时,借助Ransac算法,从全部AdaBoost分类器中选择最佳分类器模型,消除由外点引起的分类器降级。最后,将该AdaBoost分类器模型用于含有一定量外点的笔迹样本进行验证,实验结果证明了该方法的有效性。