3Dの形状復元問題を多項式最適化問題として落とし込んだことであり、大域解であることを証明した。目的関数の多項式の基底削減を実現し、結果としてSemi-Definite Program（SDP）の縮小を実現。さらに、最小二乗関数を利用し漸進的非凸最適化によりノイズに対するロバスト化に成功。

図に示すのは2Dランドマークに対して40%/70%のノイズを含んだ際の3D構造復元である。ノイズに対してロバストな手法であることを示した。