Heat Kernel Signature (HKS) 및 Wave Kernel Signature (WKS)와 같은 고전적인 스펙트럼 기술자 (spectral descriptors)는 비강체 (non-rigid) 3D 형상 검색에 널리 사용되지만, 이들의 실패 모드 (failure modes)에 대해서는 여전히 이해가 부족합니다. 본 논문에서는 어블레이션 (ablation)을 통해 각 기술자 스케일 구간의 검색 수준 기여도를 정량화함으로써 이러한 기술자들을 검사하는 주파수-스케일 돌출도 (frequency-scale saliency) 프레임워크를 제시합니다. 우리는 카테고리 수준의 스케일 의존성 (scale dependence)을 특징짓기 위해 클래스 스펙트럼 지문 (class spectral fingerprints)을 도입하며, 클래스 쌍 사이의 기술자 유사성이 검색 실패와 상당히 상관관계가 있음(Spearman 상관계수 0.479)을 보여줍니다. SHREC'11에 대한 실험 결과, 짧은 스케일이 검색 성능을 지배하는 반면 긴 스케일은 해로운 영향을 미친다는 점, HKS와 WKS가 서로 다른 스케일 의존성 패턴을 보인다는 점, 그리고 돌출도 가중치 검색 (saliency-weighted retrieval)이 어려운 카테고리에서 mAP를 0.156 개선한다는 것을 입증했습니다. 또한 교차 폴드 (cross-fold) 및 무작위 가중치 (random-weight) 대조군 실험을 통해 이러한 이득이 안정적이며 임의적인 재가중치 부여에 의한 것이 아님을 확인했습니다.