近年来3D打印、核磁共振成像、3D扫描、3D渲染、3D重建的等技术有了突飞猛进的发展,3D模型被广泛应用于医学、建筑、工业、电影行业、视频游戏产业、互联网、电子商务等领域,在医学诊断、工业制造、电影特效、动画渲染、虚拟现实等方面提供巨大便利。伴随着3D模型广泛应用,3D模型数据爆炸式的增长,3D模型检索成为需求。3D模型通常由体素点或者表面来定义,数据量巨大,不适合直接用于模型检索。骨架通常为图或者树构建的一维结构,它有数据量小、与原模型拓扑同伦等特性,是3D模型理想的描述子。骨架匹配度量不同骨架的相似性,进而刻画模型间的相似性。本文对3D骨架提取与骨架匹配进行研究,最后将两项技术结合起来构建出基于3D骨架的3D模型检索系统。首先,研究现有的3D骨架提取算法,如细化算法、距离变换、一般场算法、表面收缩等,阐述这些算法的特性及使用范围。本文对基于全局重要性度量的骨架提取算法进行改进,针对性解决原有算法出现的断裂、一维特性较差、存在噪声枝等问题,提取出有良好连通性、一维特性、少噪声枝的骨架。然后,对骨架匹配算法进行研究。在已有的骨架匹配算法中,基于骨架路径相似性的算法有着极高的匹配精度被认为是非常优秀的算法。遗憾的是该算法仅适用于2D骨架模型。本文通过多角度投影、骨架端点序列标注等方式将该算法拓展到3D情况下。最后,结合骨架提取、骨架匹配技术构建基于3D骨架的模型检索系统,并进行实验,本文提出的算法取得具有竞争力的结果。