为了解决将风格特征这种高层次的语义信息转换成一些低层次的客观具体描述这一难题,本研究提出了一种在三维模型上提取典型风格特征元素的解决方案。这些典型几何元素是一些能定义该三维模型风格特征的局部区域和子结构。本研究的目标是将三维模型中高层次的风格特征描述,如:三维家具模型中的“明代风格特征”或“欧式风格特征”,转换为具体、可定位的一些描述风格特征的几何元素。对于每种风格特征,典型风格特征元素集被定义为所有可区分风格特征的元素的集合。典型风格特征元素的另一个特性是它们会频繁出现在同种风格特征下的多个三维模型上,并反映出这些三维模型的形状特征。给定一个覆盖多个类别和多种风格特征的三维模型数据集,且所有的三维模型根据其风格特征标签进行归类,我们对整个三维模型数据集进行跨类别的协同分析,以学习并定位得到每个风格特征的一组典型元素。该实现的过程是先对大量的初始几何元素进行筛选过滤得到候选元素,然后,通过迭代地进行特征选择的方式,从候选元素中不断提取出区分风格特征的元素,直到穷尽为止。因此,将每个风格特征标签所提出来的那些具有区分度的元素组合在一起,共同构成了每个风格特征的典型元素集。在本文中,还展示了利用协同定位所得到的典型风格特征元素,可解决三维模型风格特征的分类问题,以及带来一系列的应用,如:风格特征显示的视角选择,风格特征感知的采样和风格特征驱动的三维模型建模。