随着科技的发展,三维模型开始进入我们的生活,它的出现让人们认识到二维影像已经不能满足他们在视觉上的需求。人们对逼真视觉的渴求使得三维模型在电影,医学,游戏以及工业设计等领域得到了广泛的应用,互联网上也因此涌现了海量的三维模型。受到这些因素的影响,国内外从事计算机视觉和计算机图形学工作的公司或研究小组开始着手研究三维模型的检索技术。　　 本文首先总结了不同类别内具有代表性的三维模型检索技术,并阐述针对非刚性三维模型检索现有技术存在的问题。基于流形调谐和扩散理论的描述子是现有最好的形状特征之一,这两种描述子能够较好的描述模型形状,但是却不能很好表征三维模型的空间信息。在认识到这个问题的基础上,借鉴图像中的空间金字塔思想,本文提出了基于三维模型的空间敏感性框架。通过衡量三维模型顶点间的内蕴距离,该框架描述三维模型顶点的相对位置信息,并基于多尺度的思想构建了金字塔结构。通过实验验证,本文提出的空间敏感性框架可以有效的表示空间信息,并提升检索精度。此外,针对现有三维模型检索系统不能很好处理大规模检索的弊端,采用了SVM分类器及证据理论融合,建立了基于分类的三维模型检索系统。通过实验验证,该系统能够有效的过滤与查询模型类别无关的模型,从而减少检索系统的响应时间并提高检索精度。