一种基于特征聚类的三维目标多视点视图建模方法，它有四大步骤：一：获取测试目标的全姿态图像。二：从获取的全姿态图像集中提取目标特征向量集合{xi i＝1，2，…N}。采用综合了仿射不变矩和几何不变矩并进一步规则化后形成的7维不变矩描述目标全姿态图像外形特征。三：确定最优聚类数Cop。四：采用k-均值聚类法将目标特征向量集聚为Cop类，将最终得到的少量聚类中心作为建模结果。本发明针对不同视点下目标图像差异导致的单一目标视图描述不能识别目标的缺点，构建了一种描述数量小、冗余信息少、能较好描述目标全姿态特征向量集的三维目标多视点视图建模方法。它在模式识别领域里具有较好的实用价值和广阔的应用前景。