随着计算机软硬件技术发展,三维模型在动画、机械、医疗等领域应用更加广泛,三维模型数量也越来越多,三维模型检索领域也面临着更多的挑战。很多学者对三维模型检索技术进行了研究,提出了许多有价值的模型检索算法,但目前仍有许多问题亟待解决。本文通过对现有的三维模型检索技术进行研究和分析,研究了三维模型的拓扑结构特征和形状分布特征,提出了基于几何形状特征的三维模型检索方法。把具有旋转不变性的几何形状特征应用于三维模型的分类和检索过程中,增强三维模型检索算法的鲁棒性。本文主要研究了以下内容。为了提高三维模型检索的效率,提出基于形状分布特征融合的三维模型分类算法。为了获取三维模型全局信息,提取三维模型的D1和D2形状分布特征。为了获取三维模型局部信息,提取三维模型的随机球型形状分布特征。利用自编码器处理这几种形状分布特征,获取三维模型的高效特征。最后,基于三维模型的高效特征,用多层感知机分类器对三维模型进行训练和分类。利用模型库对该算法进行验证,实验结果表明该方法能够有效地对三维模型进行分类。本文提出了一种融合形状与结构信息的模型相似性计算方法。根据三维模型面的边数差异,计算两个三维模型面间的形状相似性,以此构建两个三维模型的形状相似性矩阵。根据面的邻接面的情况,计算三维模型面间的结构相似性,以此构建两个三维模型的结构相似性矩阵。基于形状相似性矩阵和结构相似性矩阵,建立两个三维模型间的形状-结构相似性矩阵。利用改进的遗传算法搜索形状-结构相似性矩阵,获取最优面匹配集和计算两个三维模型的相似性。实验表明该方法可以很好的区分三维模型在拓扑结构上的差异。