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函数映射

Volumetric Functional Maps

把 functional maps 从曲面推广到体 Laplace 算子的特征函数空间，为体数据（四面体网格、医学体）之间的对应与信号迁移提供了可复用的谱域工具；做形状匹配时引入体谱还能提升纯曲面谱方法的精度。

RINO: Rotation-Invariant Non-Rigid Correspondences

RINONet 把基于向量的 SO(3) 不变特征学习与方向感知的复函数映射结合，直接从原始几何端到端回归稠密对应，可复用于任意姿态、部分数据、非流形网格的匹配与配准任务，省去预对齐和手工描述子。

From Feature Learning to Spectral Basis Learning: A Unifying and Flexible Framework for Efficient and Robust Shape Matching

把函数映射流程中固定的拉普拉斯谱基换成可学习的抑制函数，使特征提取与基函数端到端联合优化，并用热扩散模块替代昂贵的求解器；做非刚性三维形状匹配、等距/拓扑噪声鲁棒性研究的人可以直接复用这一「谱基即谱卷积滤波器」的视角。