本发明公开了一种用于同类图像检索的图匹配方法，主要包括离线数据集构建和在线深度学习训练两个阶段：阶段一包括选取Pascal VOC数据集作为训练的数据集；选取若干张带有注释点且覆盖数据集所有种类的图像作为训练集。阶段二包括：采用预训练好的VGG‑16神经网络作为特征提取器；每张图像经过全连接的德劳内三角剖分技术生成双向边的拓扑结构；完成拓扑几何信息的点特征嵌入之后，以点‑边关联矩阵为基础进行边的特征描述；根据各自图的边特征描述向量，可以构建出边与边的相似度矩阵；经过上述步骤，能够得到最终的点特征和，然后计算点‑点匹配的相似度矩阵。本方案还具有检索性能高、效率高、容易实施的优点。