基于多层感知机的点集匹配算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

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、模式识别、机器人等领域中的基础性问题。

传统的点集匹配方法通常依赖于人工设计的特征，例如点云的形状上下文、特征描述子等，这些方法在面对噪声、遮挡、outliers等情况下容易失效。

近年来，深度学习方法在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，其强大的特征表示能力也为点集匹配问题提供了新的解决思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

点集匹配是计算机视觉和模式识别中的一个基本问题，其目标是找到两个点集之间的对应关系。

这个问题在许多应用中都具有重要的意义，例如目标识别、图像配准和三维重建等。

近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的点集匹配方法取得了显著的进展，成为了该领域的研究热点。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是设计一种基于多层感知机的点集匹配算法，利用深度学习模型自动学习点集的特征表示，并通过优化网络参数来实现高精度的点集匹配。

具体内容包括：1.点集特征提取：研究如何利用多层感知机提取点集的深度特征，例如点云的空间结构信息、局部几何特征以及全局上下文信息等。

2.多层感知机匹配模型构建：设计一种基于多层感知机的点集匹配模型，该模型能够接收两个点集作为输入，并输出它们之间的对应关系。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解点集匹配问题的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.数据集构建：收集和整理相关数据集，例如modelnet40、shapenetcore等，用于训练和评估所提出的算法。

3.算法设计：设计基于多层感知机的点集匹配算法，包括点集特征提取模块、匹配模型构建模块、损失函数设计模块等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种基于多层感知机的点集匹配算法，该算法能够自动学习点集的深度特征，并实现高精度的点集匹配。

2.设计一种新的点集特征提取方法，该方法能够有效地提取点云的空间结构信息、局部几何特征以及全局上下文信息。

3.提出一种新的损失函数，该函数能够有效地评估匹配结果的优劣，并指导网络参数的优化。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 刘云鹏, 谭晓阳, 孟庆浩, 等. 基于深度学习的点云配准方法综述[j]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2021, 33(10): 1747-1760.

2. 张慧, 陈贺新, 马龙, 等. 深度学习在点云配准中的应用综述[j]. 中国图象图形学报, 2021, 26(09): 1943-1965.

3. 李宏伟, 黄君实, 黄山. 基于深度学习的三维点云配准算法综述[j]. 计算机应用研究, 2022, 39(03): 673-682.