1.一种图片检索匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101、接收用户输入的待匹配图片；
S102、提取待匹配图片的局部特征点；
S103、根据待匹配图片的局部特征点计算出待匹配图片的特征矩阵；
S104、将待匹配图片的特征矩阵作为输入特征矩阵进行向量化转换得到特征向量；
S105、将待匹配图片的特征向量与特征向量数据库中的特征向量进行匹配，并将匹配到的特征向量所对应的图片信息返回给用户。
2.根据权利要求1所述的图片检索匹配方法，其特征在于，所述向量化转换包括以下步骤：
A、读取图片数据库中所有图片的特征矩阵并进行合并得到特征矩阵M；
B、在特征矩阵M的特征值空间中随机生成预设数量的中心特征值；
C、取出特征矩阵M的每一行，记为Fi,依次计算出与Fi最近邻的中心特征值；
D、依次更新每个中心特征值，更新的规则为：当前的中心特征值更新为当前的中心特征值与最近邻的Fi的几何中心值；
E、判断每个中心特征值更新时所产生的位移是否小于预设阈值，若是，则执行步骤F，若否，则返回步骤C；
F、保存更新后的每个中心特征值，形成一个中心特征向量；
G、将输入特征矩阵记为M1，针对M1的每一行从中心特征向量中依次取出对应的最近邻的中心特征值；
H、统计每个被取出的中心特征值的命中次数并得到对应于所述输入特征矩阵的特征向量。
3.根据权利要求2所述的图片检索匹配方法，其特征在于，特征向量数据库中的特征向量通过以下步骤生成：
步骤一、将图片数据库中所有图片放进队列中；
步骤二、依次提取队列中每张图片的局部特征点；
步骤三、根据每张图片的局部特征点计算出每张图片的特征矩阵；
步骤四、依次将每张图片的特征矩阵作为输入特征矩阵进行向量化转换得到特征向量，并将每张图片对应的特征向量保存至特征向量数据库中。
4.一种图片检索匹配装置，其特征在于，包括以下模块：
接收模块：用于接收用户输入的待匹配图片；
特征点提取模块：用于提取待匹配图片的局部特征点；
特征矩阵计算模块：用于根据待匹配图片的局部特征点计算出待匹配图片的特征矩阵；
向量化模块：用于将待匹配图片的特征矩阵作为输入特征矩阵进行向量化转换得到特征向量；
匹配返回模块：用于将待匹配图片的特征向量与特征向量数据库中的特征向量进行匹配，并将匹配到的特征向量所对应的图片信息返回给用户。
5.根据权利要求4所述的图片检索匹配装置，其特征在于，所述向量化转换包括以下模块：
合并模块：用于读取图片数据库中所有图片的特征矩阵并进行合并得到特征矩阵M；
中心特征值生成模块：用于在特征矩阵M的特征值空间中随机生成预设数量的中心特征值；
第一计算模块：用于取出特征矩阵M的每一行，记为Fi,依次计算出与Fi最近邻的中心特征值；
中心特征值更新模块：用于依次更新每个中心特征值，更新的规则为：当前的中心特征值更新为当前的中心特征值与最近邻的Fi的几何中心值；
判断模块：用于判断每个中心特征值更新时所产生的位移是否小于预设阈值，若是，则执行中心特征向量生成模块，若否，则返回第一计算模块；
中心特征向量生成模块：用于保存更新后的每个中心特征值，形成一个中心特征向量；
中心特征值确定模块：用于将输入特征矩阵记为M1，针对M1的每一行从中心特征向量中依次取出对应的最近邻的中心特征值；
特征向量输出模块：用于统计每个被取出的中心特征值的命中次数并得到对应于所述输入特征矩阵的特征向量。
6.根据权利要求5所述的图片检索匹配装置，其特征在于，特征向量数据库中的特征向量通过以下模块生成：
模块一、用于将图片数据库中所有图片放进队列中；
模块二、用于依次提取队列中每张图片的局部特征点；
模块三、用于根据每张图片的局部特征点计算出每张图片的特征矩阵；
模块四、用于依次将每张图片的特征矩阵作为输入特征矩阵进行向量化转换得到特征向量，并将每张图片对应的特征向量保存至特征向量数据库中。