Поиск по сайту

Есть несколько трехмерных объектов ( mesh) неправильно - криво, косо, со смещением, наклоном расположенных друг относительно друга. Нужно их всех выровнять, подровнять, выстроить вдоль симмертричных ровных дуг. действующий алгоритм делает это с приемлемым результатом примерно в 70% случаев. и не использует ИИ, а использует страшную функцию, линеаризует, аппроксимирует и т.п. Хочется улучшить точность позиционирования и есть желание применить ИИ, но нет ни одной идеи на что это может быть похоже. эта задача классификации, регресии, сегментации? в качестве обучающей выборки есть большое количество правильных сетапов - как должно быть в итоге. Все осложняет тот факт что каждый объект в какой-то степени уникален. у каждого свои бугорки, выступы, трещинки, и по большому счету своя форма, несмотря на то, что все они принадлежат к одному классу. У каждого из объектов при этом есть набор лендмарков, или характерных точек - самая нижняя / верхняя точка, линеаризованная граница кромки, плоскость касательная к внешнему выступу, и т.п, eще порядка 10-15 фич. Почему решил ИИ - потому что в своих подходах он подобен человеку, а сейчас оценку итога работы алгоритма дает именно человек - по своему опыту судит - нравится/не нравится, красиво/некрасиво, эстетично/ не очень. Что тут можно сделать, в какую сторону думать?

Хочу собрать модель лица как здесь: http://gaps-zju.org/facewarehouse/ (нижний ряд). Допустим у меня есть RGBD кадры, представляющие собой облака точек, пусть уже отфильтрованные, хотя это отдельный вопрос. Можно предположить также, что имеется поверхность на основе этого облака точек. Нужно получить сетки заданной топологии. Мои соображения: Можно искать ландмарки каким-нибудь DLIB или CLM затем по проекциям их на поверхность, построенную по облаку точек, собирать сетку, затем в системе координат этой сетки (текстурных например) интерполировать положение других узлов сетки желаемой топологии. Встречал ли кто такую задачу, и есть ли на примете какие материалы/ключевые слова по теме?