计算机技术的发展给人们的生活提供了便利,三维模型作为一类重要的多媒体信息类型以其丰富的形式给诸如游戏,医疗等领域提供了许多益处。基于内容的三维模型检索技术是为了让人们能够轻易地获得自己想要的三维模型而产生的,该技术旨在帮助人们检索到与目标三维模型相类似的三维模型。非刚体三维模型会对检索算法提出更高的要求。本论文针对非刚体三维模型的主要工作有:将三维模型检索方法分为基于模型本身和基于视图两类进行总结。对三维模型检索领域常用到的统计学习方法,包括特征袋方法和特征降维方法进行总结。实现了一种基于测地距离与多维标度法生成规范式的方法并与类似的规范式方法进行对比试验。设计实现了一种在点云上构造的局部特征,主要方法是对定义的局部区域构造唯一的坐标系并统计局部区域内顶点分布,并使用统计学习方法对特征效果进行验证,对获取的局部特征进行降维处理,接着使用特征袋方法对降维后特征进行分类,从而为三维模型统计出直方图向量,最终通过比较直方图向量得出模型间的相似度。相似度排序结果即为检索结果。作为对比,实现了另外一种基于局部特征提取方法,该方法将三维网格数据转换为带位置方向信息的顶点集合,称为方向点集,定义局部区域并通过顶点间的位置角度关系统计来构造局部特征。最后对比分析了两种获取局部特征方法的优劣及原因。通过多次实验,采用通用的检索评价标准,基于局部特征与统计学习的三维模型检索算法在通用数据集上得到了较好的效果。对于非刚体三维模型检索,规范式方法是一类有效的预处理方法;基于局部特征与统计学习的检索方法是一类有效的三维模型检索框架。