研究人员从训练计算机将三维物体当作二维平面开始。例如，设想挖空一个多山的世界，将其平铺为一个矩形图，并用其表面上的每个点作为纬度、经度和海拔。
经过反复尝试后，新的机器学习算式学会了将三维物体的照片（图中第一排飞机）转化为二维表面，然后再“缝合”为三维形式。研究人员训练它重建汽车、飞机以及各种手势。
此前的方法会将轿车转译为掀背车，并把飞机转译为鸟（如图中第二排），而新方法则可以更加准确地从照片中转译出三维形状，研究人员在近日于美国夏威夷举行的电气和电子工程师学会计算机视觉与模式识别会议上报告了这一成果。
这个被称作SurfNet的新项目还可以创建全新的汽车、飞机和手势三维模型。其未来的可能包括设计虚拟和增强现实的物体以及用手势控制的计算机界面等。