点集匹配旨在寻找两个或多个点集之间的对应关系，是计算机视觉、模式识别和机器人等领域的关键问题。

传统方法依赖于手工设计的特征，难以应对复杂场景和噪声干扰。

近年来，深度学习技术，特别是多层感知机（MLP），在点集匹配领域展现出巨大潜力。

MLP能够自动学习点集的层次化特征表示，并通过非线性映射建立复杂的匹配关系，从而提高匹配精度和鲁棒性。

本文首先介绍点集匹配的基本概念和传统方法，然后重点综述基于MLP的点集匹配算法，包括特征提取网络、匹配关系预测网络、损失函数设计和训练策略等方面，并对现有方法进行比较分析。

最后，展望了基于MLP的点集匹配算法的未来发展方向。

关键词：点集匹配；多层感知机；深度学习；特征提取；对应关系

点集匹配旨在找到两个或多个点集之间的对应关系，是计算机视觉、模式识别、机器人技术等领域的一项基础性任务。

它在许多应用中都扮演着至关重要的角色，例如三维重建、目标识别、图像配准和SLAM等。

点集指的是空间中点的集合，每个点通常由其坐标以及其他属性（如颜色、法向量等）来表示。