Infolgedessen reicht es nicht aus, die Modelle in einfache geometrische Formen zu zerlegen. Ein vielversprechender Ansatz für Formerkennungsverfahren wird derzeit anhand der neu erstellten Terrakotta-Schemata unter Verwendung verschiedener Verfahren der shape comparison im Bereich 2/3D und machine learning entwickelt und evaluiert. Ziel ist es den Grad der Vereinfachung und Abstraktion nicht nur mit den menschlichen Erkennungs- und Verbreitungsmustern zu verknüpfen, um die unbekannten Objekte inkrementell zu bewerten und zu klassifizieren, sondern auch die in der Archäologie und Kunstgeschichte entwickelten Kategorisierungen zu verwenden. Die 3D-Mustererkennung der Hauptkomponenten (Form, Größe und Farbe) muss daher mit archäologischer Subkategorisierung und geeigneten Formen des maschinellen Lernens einhergehen [Bishop 2006].