Если известны соответствия в точках выборки, то данные о соответствии можно распространить на всю форму, оценивая стоимость согласующего преобразования, которое позволяет отобразить одну форму на другой. Особенно эффективным является подход с использованием регуляризованного тонкостенного сплайна (regularized thin plate spline). После того как формы будут согласованы, задача вычисления оценок подобия становится относительно несложной. Расстояние между двумя формами может быть определено как взвешенная сумма расстояний контекстов форм между соответствующими точками и как энергия изгиба, связанная с тонкостенным сплайном. После получения такой меры расстояния для решения задачи распознавания можно использовать простой классификатор по ближайшим соседним точкам. Превосходная иллюстрация, демонстрирующая высокую эффективность применения этого подхода при классификации рукописных цифр, приведена в главе 20.