该文综述点云法线估计与表面重建的研究进展：Tensorformer提升局部几何建模与重建质量，ShapeNet上IOU提升4%；基于图神经网络与自适应各向异性核的法线估计无需预处理，速度与参数效率领先同类两个数量级；深度神经网络降低法向量估计误差；加权法线回归结合对比学习增强噪声鲁棒性；卷积网络用于单图像法线预测；神经梯度函数学习直接估计定向法线；NoiseTrans基于Transformer编码器实现点云去噪；特征保留法线估计用于点云过滤；AdaFit在噪声与密度变化下实现强健法线估计；SHS通过学习带符号超曲面提升定向法线精度。