随着信息技术的飞速发展,机械CAD、计算机视觉、虚拟现实、游戏、分子生物学和电子商务等三维数字技术在各领域的广泛应用,三维模型数据正在成爆炸性的增长,三维模型数据的识别与搜索已成为人们关心的热点研究课题.本文以数字化虚拟人为背景,结合国家自然科学基金重点项目"跨媒体海量信息的综合检索与智能技术的研究"等课题,对三维搜索引擎系统技术做了研究.主要的工作和成果如下: 1.基于测地距离的形体分布算法: 在普林斯顿大学的ROBERT OSADA等提出的"形体分布"算法中,直接采用欧几里德距离计算,而欧几里德距离是拓扑无关的, 不能反映三维形体分布的真实情况.本文提出使用测地距离来表示两点距离,建立了一种新的形体分布算法.这种测地距离方法能表达出模型的拓扑关系.实验表明,测地距离提高了检索精度.它和采用欧几里德距离可能各有不同的应用. 2. 网格技术在3D搜索引擎系统中的应用:通过网格技术我们可以使存储的空间问题无限扩大,速度问题得到改善.而存储与速度正是3D搜索引擎系统中的关键问题.本文探讨了网格技术在三维搜索中的应用,提出了通过网格技术对3D搜索中数据进行分布存储和对3D搜索过程进行分布计算,实验了其中的分布式存储,且将普林斯顿大学的3万多数据下载进行测试. 3.实用的3D搜索引擎系统:经过近几年的发展,三维模型搜索技术已经取得了一些研究成果,研究人员已经开发出三维模型搜索系统,但是到目前为止,这些系统还只是一些实验系统,它们都没法投入商业实际应用.本文从实用的角度出发,提出一种三维搜索引擎系统的解决方案.对于一个能实用的三维模型搜索引擎必须解决好四个方面的问题.第一是相似算法,第二是存储,第三是速度,第四是实用的交互接口.本文给出了一个实用的三维模型检索系统的设计框架,并对其中的3D数据模型作为关键字的搜索进行了实现.