研究了鞋印图像定位及匹配问题,首次在鞋印匹配中引入了基于尺度不变特征变换SIFT（Scale-invariant feature transform）算法,并提出一种基于改进的SIFT算法的鞋印图像匹配方法。由于算法具有良好的尺度、光照等不变特性而适用于鞋印图像匹配中。在图像生成特征点之前采用一种二次定位算法,使经过定位的鞋印图像处于同一竖直位置。在分析SIFT特征向量生成过程的基础上,以最小欧式距离作为判断特征点是否匹配的标准,并用最小欧式距离与次小欧氏距离之比来剔除匹配无效点,提高SIFT特征匹配效率。大量实验数据证明,该改进的SIFT算法在保证图像匹配率和算法鲁棒性的情况下,不仅可有效缩短匹配时间,同时还提高了图像匹配精度。