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针对SIFT特征向量匹配时间成本高的问题,提出了一种自适应搜索范围的快速匹配算法-Auto ARV&DP。该算法首先根据特征向量集合计算一个合适的参考向量,然后自适应确定一个搜索范围,最后在一个通过距离过滤后的较小搜索空间中进行特征向量匹配。实验结果表明,与经典的BBF算法相比较,Auto ARV&DP在获得满意匹配效果的同时,能够有效地降低SIFT特征点匹配的时间成本。