本课题将图像特征提取算法应用于图像匹配，将移动互联网应用与电子取证相结合，开发了基于移动设备平台的图像取证及匹配系统。本文研究了移动设备进行图像采集、定位以及建立网络连接的方法，实现了Windows Mobile智能手机基于DirectShow的拍照功能；利用GPS定位功能，借助于第三方Web Service，准确获取了移动设备的详细地理位置；在实现自动区分移动服务提供商的基础上，创建了稳定可靠的GPRS连接，实现了证物图片的传输。同时，本文研究并比较了多种主流图像特征提取算法，选取了特征提取综合效果最好的SIFT特征提取算法作为图像匹配的依据，并利用自适应高斯核尺度和特征点去冗余法对SIFT算法进行了改进，加快了高斯金字塔创建过程，去除了特征点匹配过程中的多对一匹配。经过测试，改进后的SIFT特征提取算法，在保持原有匹配准确度的基础上，提升了特征提取的效率。将改进后的SIFT特征提取算法应用于图像证据的匹配，实现了在服务器端对证据图像的特征提取和匹配，找出证据图像库的匹配证据。设计了异常捕获功能模块，实现了图像文件传输过程中的各种异常的捕获和处理，设计了日志记录模块，实现了系统对未完成任务的后续处理，提高了系统的容错性能。最后，通过实验对系统进行了验证。结果表明，作为图片采集端的移动设备能够在各种网络状况下，有效准确的进行图片采集和传输。服务器端对图片特征的提取达到了实时性要求，同时取得了良好的匹配效果，具有较好的实际应用价值。