三维模型检索是近年来随着技术发展而越来越受到关注的研究领域。三维模型广泛应用于工业设计、虚拟现实、影视动画、游戏开发等领域，随着三维模型应用范围的不断扩大，对三维模型检索技术的需求也日益增长。三维模型检索指的是如何从大量的三维模型数据集中快速准确地找到用户所需的模型，这不仅是实际应用的需求，也是多媒体检索技术的一大突破。
三维模型检索技术可分为两类：基于文本的检索和基于内容的检索。基于文本的检索依赖于对三维模型的标注，而这种方法往往需要大量人力投入，并且包含主观因素，因此检索效果往往不佳。相比之下，基于内容的三维模型检索通过分析模型的几何特征、拓扑结构等信息来进行自动检索，这种方法减少了人工干预，因此更受研究者关注。
文章提到的关键技术包括提取三维模型的特征，这些特征大致可以分为形状特征、拓扑结构以及模型的二维图像特征。常见的提取方法有基于二维图像、拓扑结构、统计分布和几何结构的四种不同方法。尤其是在形状特征描述子上，对于非刚体模型来说，需要满足等距变换不变性的要求，因为非刚体模型在受力后会发生形状的改变。
非刚体模型的检索比刚体模型更为复杂，因为非刚体模型在受力前后大小、形状和内部各点相对位置会发生变化。这种变化导致了在检索过程中困难度的增加，因为同一物体的不同姿态可能被看作是不同的类别，传统的三维模型形状特征方法不完全适用。针对非刚体模型的检索，研究重点在于形状特征描述子的等距变换不变性，这也是非刚体三维模型检索技术的核心问题之一。
在非刚体三维模型检索方法中，目前主要可以分为三类方法：基于模型分割、基于测地距离和基于扩散几何。每类方法都有其典型的代表方法和算法，并且有各自的优势和不足。例如，基于模型分割的方法通常适用于具有明显部分结构的模型，但分割过程可能比较复杂；基于测地距离的方法能够较好地描述模型表面的形状信息，但计算复杂度较高；基于扩散几何的方法则试图从整体上把握模型的形状特征，虽然在保持等距变换不变性方面表现较好，但可能对噪声敏感。
非刚体三维模型检索是一个复杂而富有挑战性的领域，需要不断的研究和技术创新以满足日益增长的应用需求。随着计算机视觉、图形学、机器学习等领域的发展，相信未来在这一领域内会有更多的进步和突破。
