随着计算机多媒体技术的飞速发展，人们对多媒体数据的要求也越来越广泛，越来越多元化。传统的声音、图像和视频已经逐渐不能满足人们的需求，而三维模型也就在这样的背景下孕育而生。三维模型已经在动画制作、生物医学、三维游戏、文物保护等众多领域得到越来越多的应用。随着三维模型应用的推广，三维模型检索技术也受到越来越多的重视，而在三维模型检索技术中的难点，就在于快速有效地提取三维模型的特征。
　　基于视图的三维模型检索一种重要的三维模型检索方法，相对于其它的检索方法，基于视图的三维模型检索方法具备以下优势：一方面它使用成熟的二维图像检索方法来实现三维模型的匹配，实现了从复杂的三维空间到简单的二维平面的映射关系，大大降低了检索的难度和计算复杂度；另一方面它可以提供更多的检索入口，为用户提供更多的选择，提高检索系统的可用性和可操作性。本文对已有的三维模型检索技术进行了总结和归纳，并针对基于视图的三维模型检索方法进行了较深入研究和改进。研究的主要内容有：
　　（1）总结和归纳了国内外关于三维模型检索的相关技术和研究现状，提出了一种获取投影图的方法。实现了三维模型的坐标系归一化预处理方法，采用了一种结合面体素化和体体素化的方法，获取三维模型的深度投影图像。
　　（2）采用了Zernike矩对深度投影图像进行特征提取。与传统的深度投影图像的检索方法中利用灰度分布作为特征进行检索相比，Zernike矩对灰度图像具有更好的区分能力。本文实现了基于Zernike矩的深度投影图像特征提取算法，在使用普林斯顿大学PSB三维模型数据库进行的实验表明，本文采用的方法在查全和查准率指标上优于传统的基于灰度分布的特征提取算法和基于形状分布的特征提取算法，提升了检索的性能。