提出了李群框架下的多维点集仿射配准算法。 该算法研究了两个数据集之间的仿射配准，并将期望最大化迭代最近点（EM-ICP）算法放入Lie组的框架中，因为所有仿射变换都形成一个Lie变换组。 通过根据仿射变换Lie基团的元素使能量函数最小化来进行配准。 应用李群概念的关键在于，在通过迭代最小化的过程中，我们必须确保从李群中的元素开始，转换的下一个迭代步骤仍然是同一组中的元素。 我们的解决方案是利用李代数的元素通过指数映射来表示同一性附近的李群的元素，即，我们使用李群的第一个规范坐标表示。 对拟议的Lie-EM-ICP算法和Lie-ICP算法进行了几次比较实验，结果表明，所提出的算法更准确，更健壮，尤其是在存在异常值的情况下。 一般情况下，只要所需的变换在特定的Lie组内，也可以将该算法推广到其他注册问题。
