与二维图像相比,三维模型携带的信息更丰富,表现形式更为直观。三维模型已经越来越广泛地使用在了人们的生活与工作的各个方面。实际应用中,用户希望能提供一种基于模型语义的三维模型检索技术。然而由于三维模型的复杂性较高,现有的三维模型检索技术检索效率不高,适应性差。因此,建立更为高效的三维模型检索机制,具有较高的实用价值。针对现有三维模型检索技术交互性差的缺陷,本文将基于内容图像检索领域的相关反馈方法应用于三维模型检索过程,通过点对分类等手段改进了模型特征提取效果,通过特征融合结合了多种特征进行检索,通过建立连接强度网络优化了相关反馈的交互过程,并设计实现了一个原形系统,在对测试数据库中对象的检索中取得了比较理想的效果。本文主要的研究工作和进展有:(1)实现了形状分布算法、厚度直方图算法、球面调和分析算法等几种三维模型检索特征提取算法,并对这几种算法性能进行了对比与分析,为进一步研究提供了基础。(2)针对传统的形状分布算法区分度不高的缺陷,提出了一种改进的点对分类算法,实验证明取得了比较好的改进效果。(3)针对多特征融合检索中权值不易确定的问题,引入相关反馈技术进行灵活的权值调整,解决了权值优化的问题。(4)针对传统相关反馈方法无法记忆用户反馈信息的问题,对特征权值调整方法进行了相应的优化。通过建立连接强度网络,有效地利用历史反馈信息,简化和加快了反馈过程,提高了模型检索的效率。(5)结合以上方法实现了一个三维模型检索原形系统,实现了本文所涉及的检索方法,具有实用性,并实现了快速高效的三维模型检索。