摘要
点集匹配旨在找到两个点集之间的对应关系，是计算机视觉和模式识别领域中的一个基本问题，广泛应用于三维重建、目标识别、图像配准等领域。
传统的点集匹配方法通常依赖于人工设计的特征，难以应对复杂多变的场景。
近年来，深度学习的兴起为点集匹配带来了新的机遇，基于多层感知机(MLP)的点集匹配算法逐渐成为研究热点。
本文首先介绍了点集匹配问题的背景及意义，阐述了传统方法和深度学习方法的特点和局限性。
然后，重点概述了基于多层感知机的点集匹配算法的研究现状，详细介绍了不同网络结构、特征提取方法、损失函数设计以及优化策略等方面的研究进展。
此外，本文还分析了现有方法的优缺点，并探讨了未来可能的研究方向。
关键词：点集匹配；多层感知机；深度学习；特征提取；对应关系
点集匹配是计算机视觉、模式识别和机器人等领域中的一个基础性问题，其目标是找到两个点集之间的对应关系，从而实现点集的配准或对齐。
点集匹配在许多应用中扮演着至关重要的角色，例如三维重建[1]、目标识别[2]、图像配准[3]、SLAM[4]等。
传统的点集匹配方法通常依赖于人工设计的特征，例如点云的几何形状、拓扑结构等。
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