随着三维模型的大量产生,三维模型检索技术逐渐受到学者们的广泛关注。其中比较主要的检索方法是基于内容的三维模型检索,而基于内容的检索技术的核心是特征提取。本文在借鉴其他多媒体信息的特征识别方法基础上,考虑将张量子空间技术应用到三维模型的特征提取中,通过三视张量来描述模型的三维立体形状。同时在多线性主成分分析(MPCA)的基础上,提出加权多线性主成分分析(WMPCA)的特征提取方法以及加权多线性主成分分析与加权线性判别分析相融合的特征识别方法(WMPCA+WLDA)。本文的主要工作如下:1、对三维模型进行标准化和预处理,减少由于模型不统一产生的影响,将预处理后的三维模型转化为多角度的二维投影图像。2、为了保持三维模型内部信息的完整性,将二维投影图像看做多维张量提出了一种加权多线性主成分分析(WMPCA)方法,并将其应用到三维模型特征提取中。3、提出了一种加权多线性主成分分析与加权线性判别分析相融合的特征识别方法(WMPCA+WLDA),该方法不仅能保存投影图像的空间相关性,还可以利用模型的类标签信息及特征值权值来提高三维模型的特征识别度。4、介绍基于张量子空间的三维模型检索系统的实现方法。